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基于半监督学习和领域自适应的小样本辐射源个体识别
一、引言
在信息安全和电子对抗领域，辐射源个体识别（EmitterIdentification）是一个重要的研究方向。针对复杂电磁环境的信号监测与处理，传统的识别方法常常依赖于大量标记数据来训练深度学习模型。然而，在特定应用场景下，可利用的标记数据常常不足，因此研究如何有效利用小样本数据是该领域的当务之急。近年来，随着深度学习和半监督学习技术的进步，尤其是结合领域自适应的思想，该问题得到了一定的解决思路。本文即是在这一背景下，探索如何通过半监督学习和领域自适应的方法实现小样本辐射源个体识别的高质量结果。
二、背景及意义
随着电磁技术的发展，电
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