基于快慢液态特征解耦的小样本电磁信号识别方法

本发明提供一种基于快慢液态特征解耦的小样本电磁信号识别方法，涉及无线通信信号处理技术领域。本发明采集空间电磁辐射源的时序复数基带I/Q信号序列，构建小样本信号分类训练数据集；构建调制识别模型，基于小样本信号分类训练数据集对调制识别模型进行训练；采集待识别的目标时序I/Q信号序列，基于训练好的调制识别模型对目标时序I/Q信号序列进行分类，得到信号的调制分类结果。本发明基于快慢液态神经网络实现动态特征解耦：利用快分支精确跟踪信号的高频相位突变与局部动态，利用慢分支平滑抑制噪声并捕获宏观包络趋势。本方法有效建立了相位包络与快慢时序的映射，增强了模型在低信噪比及小样本条件下的泛化能力。