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迁移学习及其在通信辐射源个体识别中的应用

王天池 俞璐

陆军工程大学

通信辐射源个体识别作为通信侦察的一种技术手段，在现代战场上发挥着至关重要的作用。迁移学习不要求源域与目标域数据同分布，大大减轻了传统模型对数据量和数据分布的敏感性，可以一定程度上解决通信辐射源数据集不全面、不充足等问题。概括了迁移学习的基本理论，分析了基于迁移学习的通信辐射源识别的可行性，阐述了近年来迁移学习以及基于迁移学习的通信辐射源识别方法的研究现状，探讨了迁移学习方法的算法性能和优缺点，总结了基于迁移学习的通信辐射源识别技术的优势和存在的问题，为相关研究提供了参考。
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【栏　目】 综述
【分　类】 工程技术
【关键词】 通信辐射源识别 迁移学习 机器学习 领域自适应
【出　处】 《通信技术》2022年03期 第265-273页 （共9页）

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通信技术（2022年03期）

导出/参考文献
[1]王天池，俞璐. 迁移学习及其在通信辐射源个体识别中的应用[J]. 通信技术 . 2022(03): 265-273.

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