基于深度學(xué)習(xí)的通信輻射源識(shí)別綜述

摘 要：非合作條件下的信號(hào)檢測(cè)、調(diào)制方式識(shí)別及輻射源個(gè)體識(shí)別（Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｅｍｉｔｔｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＳＥＩ） 等任務(wù)，是開(kāi)展戰(zhàn)場(chǎng)通信偵察的重要環(huán)節(jié)。隨著無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的飛速發(fā)展，輻射源種類(lèi)愈加多樣，信號(hào)體制愈加復(fù)雜，加之惡劣的電磁環(huán)境，給ＳＥＩ 工作帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展，及其在自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的有效應(yīng)用，學(xué)者們逐漸將其應(yīng)用到ＳＥＩ 任務(wù)中，并取得了豐富的研究成果。鑒于現(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏開(kāi)源數(shù)據(jù)集，匯編了可用的開(kāi)源數(shù)據(jù)集，從知識(shí)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)２ 個(gè)維度對(duì)ＳＥＩ 方法進(jìn)行詳盡梳理，包括專(zhuān)家系統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)。通過(guò)對(duì)比分析揭示了深度學(xué)習(xí)在ＳＥＩ 任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)，并針對(duì)當(dāng)前深度學(xué)習(xí)在ＳＥＩ 領(lǐng)域面臨的問(wèn)題，總結(jié)了未來(lái)ＳＥＩ 的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：通信輻射源；輻射源個(gè)體識(shí)別；深度學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)；開(kāi)集識(shí)別

中圖分類(lèi)號(hào)：ＴＰ１８；ＴＮ９２ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號(hào)：１００３－３１０６（２０２４）０６－１３３７－０９

０ 引言

輻射源個(gè)體識(shí)別（Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｅｍｉｔｔｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＳＥＩ）也稱(chēng)特定輻射源識(shí)別，是指通過(guò)提取接收信號(hào)上能體現(xiàn)輻射源個(gè)體差異的特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)輻射源個(gè)體的識(shí)別［１］。這種特征只與發(fā)射機(jī)器件的硬件差異有關(guān)，與信號(hào)的調(diào)制樣式、信道傳輸特性和接收機(jī)性能等因素?zé)o關(guān)，類(lèi)似于指紋唯一性，因此也稱(chēng)為輻射源指紋特征。輻射源指紋特征來(lái)源于發(fā)射機(jī)部件中硬件的固有損傷，例如本地振蕩器的相位噪聲和載波頻偏、調(diào)制器的Ｉ ／ Ｑ 失配以及功率放大器的非線(xiàn)性失真等。

ＳＥＩ 技術(shù)應(yīng)用較為廣泛，在軍事應(yīng)用方面，該技術(shù)可在復(fù)雜多變的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下，利用非合作通信信號(hào)識(shí)別輻射源個(gè)體屬性，為確定目標(biāo)身份、預(yù)測(cè)戰(zhàn)略意圖以及獲取戰(zhàn)場(chǎng)電磁態(tài)勢(shì)提供重要依據(jù)，對(duì)確保通信系統(tǒng)安全、提高軍事通信偵察和對(duì)抗能力具有重要意義［２］。在民用方面，隨著物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，在萬(wàn)物互聯(lián)的大背景下利用ＳＥＩ 技術(shù)可從設(shè)備的物理層開(kāi)展身份認(rèn)證，降低無(wú)線(xiàn)通信的克隆隱患，增強(qiáng)無(wú)線(xiàn)通信的安全性。由于無(wú)線(xiàn)通信的需求激增，頻譜資源日漸緊張，ＳＥＩ 技術(shù)可用于跟蹤非法占用頻譜資源的用戶(hù)，實(shí)現(xiàn)頻譜資源的合理分配和高效監(jiān)管［３］。

早期ＳＥＩ 方法主要基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)特征開(kāi)展研究，特征單一且泛化性能差。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＤＬ）的發(fā)展及其在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，研究人員開(kāi)始探索將ＤＬ 應(yīng)用到信號(hào)識(shí)別領(lǐng)域。２０１６ 年，Ｏ’ｓｈｅａ 等［４］將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）應(yīng)用于自動(dòng)調(diào)制識(shí)別（ＡｕｔｏｍａｔｉｃＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＡＭＲ），并在ＲＭＬ２０１６． １０ａ 數(shù)據(jù)集開(kāi)展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。當(dāng)信噪比為０ ｄＢ 時(shí)，ＣＮＮ 的調(diào)制識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)到７８％ 。２０１８ 年，Ｍｅｒｃｈａｎｔ 等［５］利用ＺｉｇＢｅｅ 信號(hào)數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證了ＣＮＮ 在ＳＥＩ 領(lǐng)域的性能，在測(cè)試集上達(dá)到了７７． ０１％ 的分類(lèi)正確率。因此，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)的深度特征，識(shí)別信號(hào)的類(lèi)別屬性，在信號(hào)識(shí)別領(lǐng)域具有一定的研究意義與應(yīng)用價(jià)值。

在以往關(guān)于ＳＥＩ 的研究綜述中，對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的輻射源識(shí)別方法關(guān)注度不足，且文獻(xiàn)綜述不夠全面。此外，現(xiàn)有綜述對(duì)相關(guān)可用數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)性介紹較為缺乏，鑒于數(shù)據(jù)和算法是深度學(xué)習(xí)的２ 個(gè)核心要素，是執(zhí)行ＳＥＩ 任務(wù)的基礎(chǔ)和重要工具。針對(duì)上述局限性，本文圍繞數(shù)據(jù)、算法對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的通信ＳＥＩ 進(jìn)行綜述，首先概述了ＤＬ 及其在ＳＥＩ 領(lǐng)域應(yīng)用的發(fā)展歷程，提供了開(kāi)源ＳＥＩ 數(shù)據(jù)集匯編，進(jìn)一步綜述了基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的ＳＥＩ 方法，并對(duì)目前基于ＤＬ 的ＳＥＩ 研究存在的難點(diǎn)問(wèn)題和未來(lái)的發(fā)展方向進(jìn)行了深入分析。

１ 發(fā)展歷程

１． １ 深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程

１９５０ 年，被譽(yù)為“計(jì)算機(jī)科學(xué)之父”的圖靈提出“圖靈測(cè)試”，讓機(jī)器產(chǎn)生智能這一想法開(kāi)始進(jìn)入大眾視野。１９５６ 年，Ｊｏｈｎ ＭｃＣａｒｔｈｙ （圖靈獎(jiǎng)得主）、Ｍａｒｖｉｎ Ｍｉｎｓｋｙ（人工智能與認(rèn)知學(xué)專(zhuān)家，圖靈獎(jiǎng)得主）和Ｃｌａｕｄｅ Ｓｈａｎｎｏｎ（信息論創(chuàng)始人）等學(xué)者以機(jī)器模擬智能為主題，在美國(guó)新罕布什爾州達(dá)特茅斯學(xué)院展開(kāi)大討論，史稱(chēng)“達(dá)特茅斯會(huì)議”。在此次會(huì)議上，“人工智能”的概念被首次提出。２０ 世紀(jì)７０ 年代，由于算力和理論的匱乏，人工智能的前沿應(yīng)用難以實(shí)現(xiàn)，發(fā)展進(jìn)入低谷；９０ 年代末，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算能力的增強(qiáng)，人工智能發(fā)展提速，人工智能技術(shù)的應(yīng)用已逐漸在醫(yī)療保健、電子商務(wù)和社交媒體等行業(yè)落地。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也已具有近８０ 年的發(fā)展歷史。ＤＬ 源于對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＡＮＮ）的研究，其本質(zhì)是一個(gè)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，前層的輸出作為后層的輸入，可實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的多級(jí)表示，并從中自動(dòng)學(xué)習(xí)抽象、深層次的特征。近年來(lái)，ＤＬ 在圖像分類(lèi)［６－７］、目標(biāo)檢測(cè)［８－９］及自然語(yǔ)言處理［１０－１１］等領(lǐng)域取得了較為顯著的成果，將其與各領(lǐng)域相結(jié)合是目前較為熱門(mén)的研究方向。ＤＬ 包含一系列算法，如前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ＣＮＮ、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＲｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＮＮ）和自動(dòng)編碼器等，且算法仍在不斷地被創(chuàng)新發(fā)展。

ＣＮＮ 是一種典型的深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一般包括卷積層、池化層、激活層和連接層，具有局部連接、權(quán)值共享和降采樣等特點(diǎn)，可有效處理圖像數(shù)據(jù)，得到了廣泛研究與應(yīng)用。１９８０ 年，福島邦彥（鮑爾獎(jiǎng)得主）提出了“Ｎｅｏｃｏｇｎｉｔｒｏｎ”，將人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)中的思想引入ＡＮＮ，創(chuàng)造了ＣＮＮ 的雛形。２０ 世紀(jì)８０ 年代末，ＬｅＣｕｎ 將反向傳播算法引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，開(kāi)發(fā)了ＬｅＮｅｔ，并在１９９８ 年將改進(jìn)后的ＬｅＮｅｔ５ 成功應(yīng)用到手寫(xiě)字符識(shí)別系統(tǒng)中。自１９９８ 年開(kāi)始，ＬｅＮｅｔ［１２］、ＡｌｅｘＮｅｔ［１３］、ＶＧＧ［１４］、ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ［１５］以及ＲｅｓＮｅｔ［１６］等代表性模型相繼提出，并逐漸應(yīng)用于ＳＥＩ 領(lǐng)域。ＣＮＮ 的輸出只與前層輸入有關(guān)，不考慮其他時(shí)刻輸入的影響，因此在處理與時(shí)序相關(guān)的任務(wù)時(shí)性能會(huì)有所下降。ＲＮＮ［１７］是一種節(jié)點(diǎn)定向連接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間隱藏層的輸出不僅與當(dāng)前時(shí)刻的輸入有關(guān)，還與前一時(shí)刻的輸出有關(guān)，因此該網(wǎng)絡(luò)具有記憶功能，能有效挖掘數(shù)據(jù)中的時(shí)序信息和語(yǔ)義信息，在語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯［１８－１９］等自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得了良好的效果。利用ＲＮＮ 處理長(zhǎng)序列時(shí)，在訓(xùn)練過(guò)程中可能存在梯度消失和梯度爆炸的問(wèn)題，由此產(chǎn)生了長(zhǎng)短時(shí)記憶（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）［２０］網(wǎng)絡(luò)。ＬＳＴＭ 引入門(mén)控單元，包括遺忘門(mén)、記憶門(mén)和輸出門(mén)，以改善ＲＮＮ 長(zhǎng)時(shí)依賴(lài)等問(wèn)題，目前較為常用的ＲＮＮ 模型為ＬＳＴＭ 及其變種。

１． ２ 基于ＤＬ 的輻射源識(shí)別研究

隨著無(wú)線(xiàn)電通信的迅猛發(fā)展，輻射源數(shù)量激增，信號(hào)調(diào)制方式繁多復(fù)雜，傳統(tǒng)的基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的ＳＥＩ 方法已無(wú)法滿(mǎn)足現(xiàn)實(shí)需求。２０ 世紀(jì)７０ 年代，為了從復(fù)雜信號(hào)中有效提取個(gè)體指紋特征，研究人員開(kāi)始將ＡＩ 引入ＳＥＩ 領(lǐng)域。１９８５ 年，英國(guó)海軍研究部將ＡＮＮ 應(yīng)用于ＳＥＩ 領(lǐng)域，利用先驗(yàn)知識(shí)建立輻射源數(shù)據(jù)庫(kù)，并驗(yàn)證了ＡＮＮ 的ＳＥＩ 識(shí)別性能［２１］，隨后，ＡＮＮ、專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊邏輯和進(jìn)化計(jì)算等被逐漸應(yīng)用到ＳＥＩ 領(lǐng)域［２２－２４］。

近年來(lái)，學(xué)者們逐漸將ＤＬ 應(yīng)用到ＳＥＩ 領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖１ 所示。具體而言，該過(guò)程涉及對(duì)采集的輻射源信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，以便對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行處理。預(yù)處理后的輻射源信號(hào)或其變換后的圖片輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)卷積操作有效地提取信號(hào)中的隱含特征，將輸出特征送入分類(lèi)器，利用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法對(duì)輸出特征進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)輻射源個(gè)體的準(zhǔn)確識(shí)別。

２０１８ 年，文獻(xiàn)［２５］將Ｉ ／ Ｑ 序列直接輸入ＣＮＮ提取指紋特征，并證實(shí)了該方法在個(gè)體識(shí)別中的可行性。Ｍｅｒｃｈａｎｔ 等［２６］通過(guò)頻率校正處理輸入信號(hào)，以消除設(shè)備相關(guān)的載波頻率偏移，并提出了一種基于ＣＮＮ 的時(shí)域復(fù)基帶誤差信號(hào)指紋特征提取的框架，該框架在ＺｉｇＢｅｅ 信號(hào)數(shù)據(jù)集上達(dá)到９２． ２９％ 的識(shí)別準(zhǔn)確率。在后續(xù)工作中文獻(xiàn)［２６］改進(jìn)了序列預(yù)處理并在網(wǎng)絡(luò)中引入遞歸分量，顯著提高了模型在低信噪比環(huán)境下ＳＥＩ 性能。因此，ＤＬ 在ＳＥＩ 領(lǐng)域展現(xiàn)出了潛在的研究?jī)r(jià)值，然而該方法面臨訓(xùn)練數(shù)據(jù)不充分、模型過(guò)擬合以及響應(yīng)速度慢等問(wèn)題，當(dāng)前研究工作致力于解決這些問(wèn)題，以進(jìn)一步提升ＤＬ在ＳＥＩ 領(lǐng)域的應(yīng)用效能。

２ 基于ＤＬ 的通信輻射源識(shí)別

２． １ 開(kāi)源通信輻射源數(shù)據(jù)集

鑒于ＳＥＩ 領(lǐng)域的特殊性，可用的開(kāi)源數(shù)據(jù)集相對(duì)匱乏，主要源于該領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)的敏感性和保密性要求。因此，研究者在開(kāi)展ＳＥＩ 相關(guān)研究時(shí)常常面臨數(shù)據(jù)獲取困難的問(wèn)題，也影響了模型泛化能力和實(shí)際應(yīng)用的可靠性。下文簡(jiǎn)要介紹了３ 個(gè)ＳＥＩ 領(lǐng)域的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，以便開(kāi)展相關(guān)的實(shí)驗(yàn)和算法驗(yàn)證。

（１）ＯＲＡＣＬＥ

ＯＲＡＣＬＥ 數(shù)據(jù)集來(lái)源于文章“ＯＲＡＣＬＥ：Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ Ｒａｄｉｏ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ”。ＯＲＡＣＬＥ［２７］是一種在物理層利用ＩＱ 樣本從大量位相似設(shè)備（相同的硬件、協(xié)議、物理地址和ＭＡＣ ＩＤ）中識(shí)別不同無(wú)線(xiàn)電設(shè)備的方法。該方法采用１６ 臺(tái)Ｘ３１０ ＵＳＲＰ ＳＤＲＳ 設(shè)備發(fā)射信號(hào)，同一臺(tái)Ｂ２１０ ＵＳＲＰ 設(shè)備接收信號(hào)。在實(shí)驗(yàn)設(shè)置中，接收機(jī)工作中心頻率為２． ４５ ＧＨｚ，采樣速率為５ ＭＳ ／ ｓ，采集到的Ｉ ／ Ｑ 序列被進(jìn)一步劃分為長(zhǎng)度１２８ 的子序列。每臺(tái)設(shè)備收集超過(guò)２ ０００ 萬(wàn)個(gè)樣本，接收機(jī)與發(fā)射機(jī)之間的距離由０． ６ ｍ 逐步增加到１９ ｍ，步長(zhǎng)為１． ９ ｍ。ＯＲＡＣＬＥ 數(shù)據(jù)集分為兩部分：數(shù)據(jù)集１ 為ｒａｗ Ｉ ／ Ｑ 信號(hào)，數(shù)據(jù)集２ 為經(jīng)過(guò)解調(diào)的Ｉ ／ Ｑ 信號(hào)，這些數(shù)據(jù)被進(jìn)一步劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集，以便于模型訓(xùn)練和評(píng)估。

（２）ＡＤＳ-Ｂ 信號(hào)集

ＡＤＳ-Ｂ 全稱(chēng)為廣播式自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視，是一種以廣播方式實(shí)時(shí)傳輸飛機(jī)的動(dòng)態(tài)飛行信息的技術(shù)，包括航跡、速度和經(jīng)緯度等關(guān)鍵參數(shù)，并攜帶飛機(jī)唯一識(shí)別信息（ＩＣＡＯ 編碼），以標(biāo)識(shí)飛機(jī)身份，被廣泛應(yīng)用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)飛機(jī)的狀態(tài)［２８］。ＡＤＳＢ 信號(hào)集具有數(shù)據(jù)規(guī)模大、易于標(biāo)注且開(kāi)源的特點(diǎn)，作為ＳＥＩ 的數(shù)據(jù)集較為合適。ＡＤＳＢ 數(shù)據(jù)集由哈爾濱工業(yè)大學(xué)信息與通信工程實(shí)驗(yàn)室發(fā)布，包含１ ６６１ 種類(lèi)別的飛機(jī)長(zhǎng)信號(hào)２６ ６１３ 條，以及１ ７１３ 種類(lèi)別的飛機(jī)短信號(hào)１６７ ２３４ 條［２９］。

（３）ＦＩＴ ／ Ｃｏｒｔｅ Ｘｌａｂ

ＦＩＴ ／ Ｃｏｒｔｅ Ｘｌａｂ 數(shù)據(jù)集由法國(guó)里昂國(guó)立應(yīng)用科學(xué)學(xué)院發(fā)布，并得到了Ａｌｃａｔｅｌ-Ｌｕｃｅｎｔ Ｂｅｌｌ Ｌａｂｓ 的支持。該數(shù)據(jù)集利用２２ 臺(tái)ＮＩ ＵＳＲＰ Ｎ２９３２ 設(shè)備生成，其中１ 臺(tái)設(shè)備作為固定接收端，其余２１ 臺(tái)設(shè)備負(fù)責(zé)信號(hào)發(fā)射，接收機(jī)中心頻點(diǎn)設(shè)置為４３３ ＭＨｚ，采樣率為５ ＭＳ ／ ｓ，接收信號(hào)以Ｉ ／ Ｑ 數(shù)據(jù)流的形式保存。每臺(tái)設(shè)備收集約５０ ０００ 個(gè)樣本［３０］，發(fā)射設(shè)備采用突發(fā)模式工作，無(wú)信號(hào)發(fā)射時(shí)放大器處于關(guān)閉狀態(tài)。研究團(tuán)隊(duì)特別針對(duì)ＩＱ 不平衡和ＤＣ 偏移對(duì)設(shè)備進(jìn)行了校準(zhǔn)，并將本地振蕩器信號(hào)泄露降至最低。發(fā)送數(shù)據(jù)類(lèi)型包含３ 種：ＱＰＳＫ 調(diào)制位的固定序列、ＱＰＳＫ 隨機(jī)調(diào)制位序列以及噪聲序列。發(fā)送類(lèi)型包括固定功率和變功率，其中變功率發(fā)射信噪比為９ ～ １４ ｄＢ［３１－３２］。

２． ２ 基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)的輻射源識(shí)別技術(shù)

知識(shí)驅(qū)動(dòng)主要是指根據(jù)專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)來(lái)解決問(wèn)題。早期階段的特征提取采用基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的提取方法，即根據(jù)現(xiàn)有對(duì)輻射源畸變的認(rèn)知，人工提取輻射源指紋特征。基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的特征提取方法可分為以下３ 類(lèi)：基于信號(hào)參數(shù)、基于數(shù)學(xué)表述以及基于機(jī)理分析［１］。

由于早期輻射源制造工藝的限制，不同設(shè)備的發(fā)射信號(hào)參數(shù)存在顯著差異，可通過(guò)分析信號(hào)參數(shù)進(jìn)行特征提取。通信信號(hào)可分為暫態(tài)信號(hào)和穩(wěn)態(tài)信號(hào)。暫態(tài)信號(hào)是指設(shè)備開(kāi)關(guān)機(jī)、工作模式切換等過(guò)程中產(chǎn)生的信號(hào)，由于無(wú)能量較強(qiáng)的調(diào)制信號(hào)的覆蓋，暫態(tài)信號(hào)富含細(xì)微的指紋特征，但由于其持續(xù)時(shí)間短，且易受外部噪聲的影響，使得信號(hào)捕捉和特征提取變得復(fù)雜。穩(wěn)態(tài)信號(hào)是指發(fā)射設(shè)備在功率穩(wěn)定后發(fā)射的信號(hào)部分，相比之下，此類(lèi)信號(hào)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，易于捕捉，但是細(xì)微特征往往被傳輸信號(hào)淹沒(méi)，對(duì)特征提取方法要求較高［３３－３４］。針對(duì)暫態(tài)特征，美國(guó)空軍工程學(xué)院團(tuán)隊(duì)的Ｗｉｌｌｉａｍｓ 等［３５］利用ＧＳＭ、ＷｉＭＡＸ、ＺｉｇＢｅｅ 等信號(hào)，提取了瞬時(shí)幅度、相位和頻率等參數(shù)的多種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)作為特征，并在信噪比大于１２ ｄＢ 的條件下實(shí)現(xiàn)９０％ 以上的ＧＳＭ 信號(hào)識(shí)別正確率。Ｒｅｉｓｉｎｇ 等［３６］針對(duì)ＷｉＦｉ 信號(hào)和ＷｉＭａｘ 信號(hào)，從中導(dǎo)字段提取了瞬時(shí)相位的統(tǒng)計(jì)特征，在同型號(hào)多部手機(jī)上取得了良好的識(shí)別效果。國(guó)內(nèi)陸滿(mǎn)君等［３７］采用遞歸圖法確定暫態(tài)信號(hào)的起止時(shí)刻，通過(guò)小波變化處理信號(hào)，并利用遺傳算法篩選出具有高區(qū)分度的特征，最終利用支持向量機(jī)（Ｓｕｐｐｏｒｔ ＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）實(shí)現(xiàn)ＳＥＩ。然而，隨著制造工藝的進(jìn)步，同批次同型號(hào)的輻射源之間硬件差異越來(lái)越小，使得傳統(tǒng)基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的特征提取方法面臨挑戰(zhàn)，亟需發(fā)展新的方法以適應(yīng)當(dāng)前的實(shí)際需求。

基于數(shù)學(xué)表述的ＳＥＩ 方法側(cè)重于運(yùn)用數(shù)學(xué)工具對(duì)輻射源信號(hào)的個(gè)體特征進(jìn)行抽象表述。常用的工具包括小波變換［３８］、希爾伯特變換［３９－４０］、高階譜估計(jì)［４１－４３］、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｍｏｄｅ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉ-ｔｉｏｎ，ＥＭＤ）［４４］以及壓縮感知［４５］等。例如，吳龍文等［３８］提出了一種基于同步壓縮小波變換的主信號(hào)抑制技術(shù)，并結(jié)合分形理論中的盒維數(shù)作為信號(hào)特征，利用ＳＶＭ 實(shí)現(xiàn)輻射源個(gè)體分類(lèi)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法在提升ＳＥＩ 正確率方面的有效性。類(lèi)似地，文獻(xiàn)［３９］將希爾伯特－ 黃變換（Ｈｉｌｂｅｒｔ-ＨｕａｎｇＴｒａｎｓｆｏｒｍ，ＨＨＴ）與分形理論相結(jié)合，通過(guò)ＨＨＴ 獲取信號(hào)時(shí)頻能量譜，并基于分形理論提取差分盒維數(shù)和多重分形維數(shù)，組成特征向量輸入ＳＶＭ。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在低信噪比和小樣本的條件下仍具有良好的識(shí)別效果。鑒于實(shí)際通信信號(hào)的非平穩(wěn)、非線(xiàn)性和非高斯特性，傳統(tǒng)的功率譜與低階譜可能無(wú)法充分表征信號(hào)的本質(zhì)特征，高階統(tǒng)計(jì)量可用于檢測(cè)和描述系統(tǒng)的非線(xiàn)性特性，故桂云川等［４１］提出了基于雙譜特征融合的ＳＥＩ 方法，將對(duì)角積分雙譜與對(duì)角切片融合作為特征向量，驗(yàn)證了高階譜融合特征在提高ＳＥＩ 準(zhǔn)確率方面的有效性。２０１６ 年，文獻(xiàn)［４４］將ＥＭＤ 引入ＳＥＩ，并驗(yàn)證了其相較于傳統(tǒng)算法的性能提升，但ＥＭＤ 在運(yùn)行時(shí)間和算法效率方面存在一定的局限性。盡管基于數(shù)學(xué)表述的方法能揭示更為復(fù)雜的信號(hào)特征，但識(shí)別性能受限于選取的數(shù)學(xué)工具，且所提取的特征可能僅能從特定角度反映信號(hào)特性，具有一定的局限性。此外，該方法在體現(xiàn)輻射源指紋特征的物理本質(zhì)上存在不足，后續(xù)研究需要進(jìn)一步探索如何結(jié)合物理本質(zhì)和數(shù)學(xué)工具，從而更全面地捕捉輻射源的個(gè)體特征，提高ＳＥＩ 的準(zhǔn)確性和可靠性。

機(jī)理分析能夠深入探究信號(hào)產(chǎn)生機(jī)制，是最能揭示輻射源指紋特征本質(zhì)的一種方法。此類(lèi)方法從發(fā)射機(jī)的組成模塊和工作原理出發(fā)，建立信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理的模型，從而提取更為本質(zhì)的輻射源指紋特征。文獻(xiàn)［４６］針對(duì)自激振蕩式和主振放大式２ 類(lèi)基本的發(fā)射機(jī)，對(duì)核心器件建模并分析，針對(duì)主振放大式發(fā)射機(jī)，建立了基于功放泰勒級(jí)數(shù)和沃爾特拉級(jí)數(shù)的模型，并給出了相應(yīng)的特征提取方法。此外，考慮到ＳＥＩ 依賴(lài)于特定接收機(jī)的局限性，文獻(xiàn)［４７］研究了接收機(jī)畸變的機(jī)理和形式，通過(guò)理論分析，證明了發(fā)射機(jī)和接收機(jī)中的濾波器、放大器分量對(duì)信號(hào)整體畸變的影響是等價(jià)的，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了不同接收機(jī)對(duì)同一發(fā)射信號(hào)提取特征的差異性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在不同接收機(jī)條件下，識(shí)別正確率從１００％ 、９５． ５％ 顯著下降到２０％ ，該結(jié)果可為后續(xù)ＳＥＩ 研究種的接收機(jī)畸變校正提供參考依據(jù)。針對(duì)功放畸變問(wèn)題，何家爍［４８］研究了功放系統(tǒng)的非線(xiàn)性特征和行為模型，并深入研究了接收端的非線(xiàn)性處理算法。盡管機(jī)理分析方法在ＳＥＩ 領(lǐng)域取得了一定的進(jìn)展，但尚未解決多種畸變特征的聯(lián)合提取問(wèn)題，且畸變模型僅體現(xiàn)當(dāng)前的認(rèn)知水平。由于輻射源指紋特征是由多種內(nèi)部器件共同作用的結(jié)果，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的精確建模和分析仍然具有難度。因此，機(jī)理分析方法在揭示輻射源指紋特征的物理本質(zhì)上尚有局限，未來(lái)的研究需要進(jìn)一步深化對(duì)輻射源內(nèi)部機(jī)制的理解，并建立更為全面的模型和分析方法。

２． ３ 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輻射源識(shí)別技術(shù)

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的ＳＥＩ 技術(shù)主要基于大規(guī)模的監(jiān)督數(shù)據(jù)，利用ＤＬ 算法進(jìn)行特征提取與識(shí)別，如圖２所示?；冢模?的ＳＥＩ 任務(wù)，本質(zhì)上是將輻射源識(shí)別建模為深度學(xué)習(xí)框架下的分類(lèi)問(wèn)題。在這一框架中，深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)學(xué)習(xí)輻射源信號(hào)的特征表示，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同個(gè)體輻射源的高精度分類(lèi)。為適應(yīng)無(wú)線(xiàn)電信號(hào)的處理需求，信號(hào)通常以Ｉ ／ Ｑ 數(shù)據(jù)格式存儲(chǔ)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以接收Ｉ ／ Ｑ 數(shù)據(jù)作為輸入，這種方法無(wú)需復(fù)雜的預(yù)處理及先驗(yàn)知識(shí)，能夠最大程度地保留信號(hào)的原始信息。另一方面，將信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像輸入通常需要先驗(yàn)知識(shí)的支撐，在非合作條件下具有一定的局限性［４９］。

２０１６ 年，Ｏ’ｓｈｅａ 等［４］首次將Ｉ ／ Ｑ 數(shù)據(jù)輸入ＣＮＮ 以實(shí)現(xiàn)調(diào)制方式識(shí)別，證明了ＣＮＮ 在信號(hào)識(shí)別領(lǐng)域的可行性，此后研究人員開(kāi)始探索ＤＬ 在ＳＥＩ領(lǐng)域的適用性。２０１７ 年，美國(guó)國(guó)防先進(jìn)研究計(jì)劃局啟動(dòng)了射頻機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，射頻指紋識(shí)別是該項(xiàng)目的關(guān)鍵應(yīng)用之一［５０］。在該項(xiàng)目支持下，２０１８ 年Ｒｉｙａｚ 等［２５］證明了直接通過(guò)Ｉ ／ Ｑ 數(shù)據(jù)提取輻射源指紋特征的可行性與有效性，不需要高精度解碼、特征工程以及協(xié)議格式等先驗(yàn)知識(shí)的支撐，并通過(guò)收集不同發(fā)射距離下的信號(hào)，證明該方法的識(shí)別性能隨距離的增大而降低。另一項(xiàng)研究［５１］指出Ｉ ／ Ｑ 失配參數(shù)與調(diào)制方式無(wú)關(guān)，研究者利用ＣＮＮ 從Ｉ ／ Ｑ 信號(hào)中提取失配參數(shù)來(lái)識(shí)別不同輻射源，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法相較于傳統(tǒng)特征提取方法更有效。在國(guó)內(nèi)，研究者也在利用Ｉ ／ Ｑ 數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)ＳＥＩ 方面也取得了一系列成果，文獻(xiàn)［５２］改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)模型，利用深度殘差網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)測(cè)Ｉ ／ Ｑ 信號(hào)進(jìn)行特征提取，并利用ＡＤＳ-Ｂ 數(shù)據(jù)集對(duì)算法性能進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明當(dāng)信噪比大于－３ ｄＢ 時(shí)，該模型識(shí)別性能超過(guò)９６％ ，優(yōu)于傳統(tǒng)的ＣＮＮ 和ＤＢＮ 網(wǎng)絡(luò)模型；張敏等［５３］提出了一種基于Ｉ ／ Ｑ 失配的ＳＥＩ 方法，該方法無(wú)需解調(diào)過(guò)程，且適用于模擬和數(shù)字信號(hào)；陳悅等［５４］指出，Ｉ 路與Ｑ 路數(shù)據(jù)的變化是相對(duì)應(yīng)的，因此構(gòu)造ＩＱ 特征圖并輸入ＣＮＮ，實(shí)現(xiàn)了９３． ０５％ 的識(shí)別正確率。此外，通過(guò)對(duì)比ＩＱ 圖特征與小波特征、雙譜特征，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明ＩＱ 圖特征具有最高的識(shí)別正確率和泛化能力。針對(duì)小樣本學(xué)習(xí)問(wèn)題，文獻(xiàn)［５５］將數(shù)據(jù)增強(qiáng)引入ＳＥＩ，通過(guò)噪聲擾動(dòng)、幅度和時(shí)延變換、頻率偏移和相位偏移的手段對(duì)Ｉ ／ Ｑ 數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，并在ＡＤＳ-Ｂ 數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了該方法的有效性。

鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類(lèi)領(lǐng)域的卓越表現(xiàn)，研究者們探索了將信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像形式，作為深度學(xué)習(xí)模型的輸入在ＳＥＩ 領(lǐng)域的應(yīng)用。由于高階譜特征能夠很好地保留信號(hào)的幅度、相位等信息，文獻(xiàn)［５６］采用一種改進(jìn)的雙譜特征融合的通信信號(hào)識(shí)別方法，在低信噪比條件下，識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)９５％ 。針對(duì)高階譜特征維度較高的問(wèn)題，Ｄｉｎｇ 等［５７］采用了一種監(jiān)督降維方法［５８］，減少對(duì)冗余信息的識(shí)別，避免維數(shù)災(zāi)難。文獻(xiàn)［５９］將差分星座軌跡圖輸入ＣＮＮ 進(jìn)行特征提取，并在ＺｉｇＢｅｅ 信號(hào)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，當(dāng)設(shè)備個(gè)數(shù)為５４，信噪比為１５ ｄＢ 時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了９３． ８％ 。針對(duì)現(xiàn)有方法的識(shí)別性能隨時(shí)間推移而下降的問(wèn)題，２０２１ 年，謝存祥等［６０］提出了一種基于ＨＨＴ 與對(duì)抗訓(xùn)練的識(shí)別方法，對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換后選擇不同輻射源信號(hào)的希爾伯特譜區(qū)分度最高的能量值點(diǎn)，以此作為ＣＮＮ的輸入，并通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練提高網(wǎng)絡(luò)的抗噪性能，在輻射源個(gè)數(shù)為５、信噪比為１０ ｄＢ 時(shí)，識(shí)別正確率可達(dá)到７１％ 。針對(duì)ＨＨＴ 存在模態(tài)混疊分解不充分的問(wèn)題，韋建宇等［６１］首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行差分處理，利用變分模態(tài)分解得到模態(tài)分量后進(jìn)行希爾伯特變換，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法較已有的ＨＨＴ 個(gè)體識(shí)別方法，不僅計(jì)算復(fù)雜度更低，且信噪比為５ ｄＢ 時(shí)具有９０％ 以上的識(shí)別正確率。針對(duì)利用單一特征提取通信輻射源個(gè)體指紋信息不充分的問(wèn)題，文獻(xiàn)［６２］提出一種基于多域特征融合的ＳＥＩ 方法，將時(shí)域、頻域和積分雙譜特征組合，利用多通道卷積網(wǎng)絡(luò)提取通信輻射源個(gè)體指紋特征，證明了該方法可在低信噪比下顯著提高識(shí)別效果。文獻(xiàn)［６３］將遷移學(xué)習(xí)思想引入ＳＥＩ，提出一種多域遷移的輻射源識(shí)別方法，將不同時(shí)間接收到的信號(hào)作為不同的域，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明該方法識(shí)別效果較好。隨著網(wǎng)絡(luò)模型的不斷更新，陳浩等［６４］采用深度殘差適配網(wǎng)絡(luò)，以時(shí)頻圖作為輸入，基于５ 臺(tái)通信輻射源數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，當(dāng)信噪比大于１５ ｄＢ 時(shí)，該模型的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了９０％ 以上。文獻(xiàn)［６５］提出了一種基于Ｔｒａｎｓ-ｆｏｒｍｅｒ 的輕量化網(wǎng)絡(luò)ＧＬＦｏｒｍｅｒ，包括門(mén)控局部注意力單元和門(mén)控滑動(dòng)局部注意力單元，可自動(dòng)過(guò)濾不相關(guān)信息，提取更為關(guān)鍵的輻射源指紋信息從而提高識(shí)別性能，基于５０ 艘船舶自動(dòng)定位系統(tǒng)的瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)信號(hào)對(duì)ＧＬＦｏｒｍｅｒ 的識(shí)別性能進(jìn)行驗(yàn)證，識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到９６． ３１％ 和８９． ３８％ 。針對(duì)小樣本問(wèn)題，丁辰偉等［６６］將圖像增強(qiáng)算法應(yīng)用于ＳＥＩ，包括直方圖修正法、灰度變換法和圖像濾波法，對(duì)稀疏自編碼器提取的特征進(jìn)行特征增強(qiáng)，將原有特征與增強(qiáng)后的特征共同輸入ＣＮＮ 訓(xùn)練，有效提高了小樣本條件下ＳＥＩ 的準(zhǔn)確率。ＤＬ 在圖像識(shí)別領(lǐng)域性能優(yōu)異，提取圖像特征識(shí)別輻射源個(gè)體取得了良好的性能，但是該方法通常需要一定的先驗(yàn)知識(shí)，在非合作條件下受限，且圖像依賴(lài)于特定的數(shù)學(xué)工具，可能存在泛化性和魯棒性較差的問(wèn)題。

３ 存在的問(wèn)題

３． １ 大規(guī)模監(jiān)督真實(shí)數(shù)據(jù)集的不現(xiàn)實(shí)性

ＳＥＩ 主要瞄準(zhǔn)非合作目標(biāo)，因此該任務(wù)面臨的首要難題是獲取大規(guī)模的真實(shí)數(shù)據(jù)。在可訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的條件下，模型容易出現(xiàn)過(guò)擬合，影響其在實(shí)際應(yīng)用中的泛化性能；其次，由于對(duì)非合作目標(biāo)缺少先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)信號(hào)的識(shí)別和處理變得復(fù)雜，不僅增加了數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度，也對(duì)模型學(xué)習(xí)有效特征提出了更高的要求；再次，非合作條件下采集的數(shù)據(jù)往往存在類(lèi)別不均衡問(wèn)題，常見(jiàn)輻射源的數(shù)據(jù)規(guī)模大，低頻次出現(xiàn)輻射源的數(shù)據(jù)規(guī)模小，可能導(dǎo)致模型對(duì)常見(jiàn)輻射源類(lèi)別的識(shí)別性能較好，而對(duì)罕見(jiàn)類(lèi)別的識(shí)別性能不足；此外，在開(kāi)集識(shí)別的背景下，這種類(lèi)別不均衡問(wèn)題變得更加突出，當(dāng)應(yīng)用環(huán)境的輻射源類(lèi)別數(shù)目比訓(xùn)練集的類(lèi)別數(shù)目多時(shí)，模型難以正確識(shí)別新的類(lèi)別，從而限制了ＳＥＩ 在動(dòng)態(tài)和未知環(huán)境中的適用性。

３． ２ 模型泛化問(wèn)題

現(xiàn)有基于ＤＬ 的通信輻射源識(shí)別研究，用于建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練樣本與用于驗(yàn)證模型的測(cè)試樣本來(lái)源于相同時(shí)間和空間環(huán)境，可能導(dǎo)致模型在測(cè)試集上表現(xiàn)良好。但在實(shí)際應(yīng)用中，電磁信號(hào)的獲取環(huán)境與訓(xùn)練集環(huán)境存在顯著差異，因此基于ＤＬ的ＳＥＩ 方法性能會(huì)顯著下降甚至可能完全失效［６７－６８］。

此外，現(xiàn)有ＳＥＩ 研究使用的數(shù)據(jù)集主要包括３ 類(lèi)：第一類(lèi)是仿真信號(hào)，利用ＧＮＵＲａｄｉｏ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｍａｔｌａｂ［６９－７０］等軟件仿真不同輻射源信號(hào)，雖然信號(hào)各參數(shù)便于控制，但可能無(wú)法完全模擬真實(shí)電磁環(huán)境的復(fù)雜性；第二類(lèi)是利用開(kāi)源輻射源識(shí)別數(shù)據(jù)集進(jìn)行研究；第三類(lèi)是通過(guò)搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，收集ＡＤＳ-Ｂ［５２］、電臺(tái)以及ＺｉｇＢｅｅ 等輻射源信號(hào)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。后２ 類(lèi)數(shù)據(jù)可能更接近實(shí)際應(yīng)用，但數(shù)據(jù)集往往受限于特定的信道環(huán)境和噪聲，當(dāng)待測(cè)信號(hào)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的信道環(huán)境噪聲不一致時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別性能可能退化。

４ 發(fā)展方向

４． １ 面向弱／ 無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)的輻射源識(shí)別研究

當(dāng)前基于ＤＬ 的ＳＥＩ 研究大多采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，利用大量帶標(biāo)簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。但在實(shí)際ＳＥＩ 任務(wù)中，無(wú)線(xiàn)電信號(hào)采集困難，且缺乏非合作目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí)，標(biāo)注成本高；相比于其他領(lǐng)域的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，如包含１ ４２０ 萬(wàn)張圖片的Ｉｍ-ａｇｅＮｅｔ 數(shù)據(jù)集，輻射源識(shí)別ＯＲＡＣＬＥ 數(shù)據(jù)集僅包含１６ 臺(tái)同型號(hào)無(wú)線(xiàn)電設(shè)備的數(shù)據(jù)，在類(lèi)別多樣性和數(shù)據(jù)量上都十分不足。為了克服ＳＥＩ 領(lǐng)域小樣本的挑戰(zhàn)，后續(xù)研究可結(jié)合數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)、度量學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)、ｏｎｅ-ｓｈｏｔ、Ｆｅｗ-ｓｈｏｔ、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及標(biāo)簽噪聲學(xué)習(xí)等方法，提高模型在弱／ 無(wú)監(jiān)督條件下的識(shí)別能力。

４． ２ 面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的輻射源識(shí)別研究

ＳＥＩ 任務(wù)要求在輻射源類(lèi)型、通信信號(hào)調(diào)制方式、傳輸信道特性和接收機(jī)性能都各不相同的條件下，仍能對(duì)輻射源個(gè)體進(jìn)行有效識(shí)別與分類(lèi)。實(shí)際ＳＥＩ 任務(wù)中接收到的通信輻射源信號(hào)具有顯著的差異性，而目前已有數(shù)據(jù)集無(wú)法充分覆蓋這種多樣性。此外，隨著新輻射源的出現(xiàn)和已有輻射源設(shè)備的老用性和學(xué)習(xí)能力提出了更高要求。未來(lái)研究需要關(guān)注如何使ＳＥＩ 系統(tǒng)具備在線(xiàn)學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)更新的能力，以應(yīng)對(duì)輻射源特征的變化，避免災(zāi)難性遺忘，并有效識(shí)別新輻射源，有助于將ＳＥＩ 技術(shù)應(yīng)用于真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境，為電磁態(tài)勢(shì)感知提供技術(shù)支持。

５ 結(jié)束語(yǔ)。

非合作條件下的ＳＥＩ 對(duì)于獲取戰(zhàn)場(chǎng)電磁態(tài)勢(shì)、制定戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)具有重要作用，不僅能夠?yàn)檐娛聜刹焯峁┣閳?bào)，還能有效監(jiān)管和分配頻譜資源。本研究綜述了基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的ＳＥＩ 研究進(jìn)展，系統(tǒng)歸納了基于信號(hào)參數(shù)、數(shù)學(xué)工具和機(jī)理分析３ 種知識(shí)驅(qū)動(dòng)識(shí)別方法，并對(duì)基于輸入信號(hào)序列和變換域特征的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)識(shí)別方法進(jìn)行了分類(lèi)總結(jié)。針對(duì)非合作通信場(chǎng)景，特別是弱／ 無(wú)監(jiān)督場(chǎng)景及開(kāi)集條件下的ＳＥＩ 技術(shù)做出展望。

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作者簡(jiǎn)介。

王育欣 女，（２００１—），碩士研究生。主要研究方向：輻射源個(gè)體識(shí)別、深度學(xué)習(xí)。

（*通信作者）馬宏斌 男，（１９９５—），博士，講師。主要研究方向：人工智能、電磁頻譜感知等。

馬 宏 男，（１９７６—），博士，教授。主要研究方向：航天測(cè)控通信系統(tǒng)等。

焦義文 男，（１９８５—），博士，副教授。主要研究方向：軟件無(wú)線(xiàn)電技術(shù)等。

李雪健 男，（２０００—），碩士研究生。主要研究方向：航天測(cè)控通信系統(tǒng)。

侯順虎 男，（２０００—），碩士研究生。主要研究方向：空間網(wǎng)絡(luò)電磁安全。