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1 引言 电磁目标识别是电磁频谱感知/认知领域的重要研究内容，是实现电磁频谱资源有效管控的重要手段［1］.传统的电磁目标识别主要利用经典信号处理方法提取目标特征并进行模板匹配，以此为依据对目标身份进行辨识［1~4］.这类方法受人为经验影响较大，自适应能力差，在复杂的应用场景中识别准确率较低.近年来，以深度学习［5，6］为代表的人工智能技术为复杂电磁环境下的目标精准识别提供了一种有效解决方案.神经网络具备模拟复杂非线性映射关系的能力.利用大量标注良好的数据对神经网络进行分类训练，可以避免繁杂的显式特征提取，将电磁信号特征提取和身份辨识并入神经网络，实现端到端的精确识别［7~14］. 总体而言，在
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