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发明公开
基于深度度量学习的小样本无线设备射频指纹识别方法及装置审中-实审

公开(公告)号：CN114387627A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202210026844.8

申请日：2022-01-11

Applicant: 厦门大学

Inventor： 赵彩丹 , 罗格格 , 余锦辉 , 王艺霖

IPC: G06V40/12 , G06V40/13 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度度量学习的小样本无线设备射频指纹识别方法及装置，其方法包括：获取多个无线设备对应的射频信号，并进行预处理，以生成训练集；建立基于深度度量学习的小样本无线信号分类识别网络模型，以进行特征提取与特征比较；采用元学习的训练方式自适应学习特征距离，通过N‑way K‑shot的方式输入训练数据，在训练过程中同步进行测试过程，通过将完整的数据集划分为多个小型分类任务的数据集不断适应未知的任务；采用交叉熵损失函数对网络模型进行最终优化。由此，提高了小样本场景下无线信号射频指纹识别的识别率。

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