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摘要：本发明公开了一种基于领域增量学习的辐射源个体识别方法及系统，属于辐射源个体识别技术领域。包括如下步骤，训练初始域数据：获取初始域数据的特征并通过训练得到初始模型；领域增量学习：通过知识回放、领域对齐、更新系数和增量学习，对初始模型进行优化和更新，得到领域增量下的学习后的最终模型。本发明相较于现有技术，其优点在于：本发明解决了领域变化下的辐射源个体识别系统的持续学习问题；结合知识回放和知识蒸馏，并采用自适应系数，实现了对新旧知识的平衡；另外，本发明实现了不同领域之间嵌入分布的对齐，缓解旧域和新域之间特征差异问题；设计了轻量化神经网络来学习辐射源IQ数据的指纹特征，易于实际的部署。
主权项：1.一种基于领域增量学习的辐射源个体识别方法，包括如下步骤，训练初始域数据：获取初始域数据的特征并通过训练得到初始模型；领域增量学习：通过知识回放、领域对齐、更新系数和增量学习，对初始模型进行优化和更新，得到领域增量下的学习后的最终模型；其中，引入嵌入蒸馏损失函数和监督对比损失函数以使在所有域上保持稳定的嵌入分布。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于领域增量学习的辐射源个体识别方法及系统
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