基于知识蒸馏与注意力图的雷达信号识别方法

摘要：

针对传统雷达信号识别方法无法有效进行识别类型扩展问题,该文提出一种基于知识蒸馏与注意力图的雷达信号识别方法.首先将雷达信号的平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)作为输入;然后设计了基于残差网络的增量学习网络结构,利用基于知识蒸馏与注意力图的损失函数,缓解类别增量过程中的灾难性遗忘;最后采用基于样本特征均值距离的方法对数据集进行管理,有效降低存储资源占用空间.实验表明,该方法能在存储资源有限的情况下,对扩展分类的信号快速完成训练,且对原有分类和扩展分类信号均有良好的识别准确率.

关键词：雷达信号识别、增量学习、知识蒸馏、注意力图、灾难性遗忘

所属期刊栏目：44

分类号：TN957.51

资助基金：国家自然科学基金61801143,?61971155

在线出版日期：2022-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3170-3177