基于知识蒸馏与注意力图的雷达信号识别方法

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。