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Radar Signal Recognition through Self-Supervised Learning and Domain Adaptation
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内容提要
本研究提出了一种自监督学习方法，以提高电子战争中自动雷达信号识别的准确性。实验结果显示，轻量化自监督ResNet模型在1-shot分类准确率上提升了17.5%。
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关键要点
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本研究提出了一种自监督学习方法，旨在提高电子战争中自动雷达信号识别的准确性。
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研究结合了掩蔽信号建模和无线频率领域适应，以提升RSR性能。
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该方法在有限射频样本和标注数据下表现出色。
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实验结果显示，轻量化自监督ResNet模型在1-shot分类准确率上提升了17.5%。
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