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本发明提出一种基于无线电信号分类的对抗增强方法，具体包括如下步骤：S1：样本处理；S2：预训练分类模型；S3：数据增强；S4：数据筛选；S5：增强识别模型；S6：将增强的识别模型用于识别无线电信号，完成调试识别。本发明通过引入对抗训练思想，通过控制eps、iteration参数，在样本上添加算法精心设计的细微扰动，生成边界样本，将边界样本与原训练样本混合，在增强模型防御能力的同时提高模型的分类精度。

一种基于多通道Diffpool的无线电信号分类方法，包括：获取无线电调制信号数据集并对其进行预处理，将每个信号样本拆分成长度相等的两个通道的数据；构建两个参数设置相同但权值不同的一维卷积层，分别去处理预处理后所得的两个通道的数据，得到两个通道的卷积后通道数据，再用非线性激活函数处理卷积后通道数据得到两个通道的激活后通道数据，根据两个激活后通道数据得到两个网络图；修改网络图领域中的图分类模型Diffpool，在定义的两个通道中用不同初始化权值的修改后模型分别处理得到的两个网络图，得到对应的两个一维特征向量；将两个一维特征向量拼接成一个一维特征向量，用两个全连接层处理所得的特征向量得到最终的分类结果。