技术摘要：
本说明书提供一种基于半监督生成对抗网络的电磁信号识别方法，包括：构建训练用电磁信号数据集；训练用电磁信号数据集包括有类别标签的真实电磁信号数据和无标签的真实电磁信号数据；采用训练用电磁信号数据集中的电磁信号数据和噪声数据训练电磁信号识别对抗网络；电  全部
背景技术：
当前，对电磁信号识别主要采用模式识别方法。近年来，随着深度学习技术迅猛发 展，卷积神经网络因其具备稀疏连接、权重共享和最大池采样等特性，以及计算复杂度显著 下降的特性，被用于电磁信号识别领域，表现出较好的信号识别效果。 然而卷积神经网络的一个特点就是需要大量的带标签数据进行训练。但是在某些 特殊应用领域(例如国防安全领域)，获取相关数据十分困难；由于电磁环境日益复杂，各种 信号互相干扰，要给采集到的电磁信号数据打上正确的标签更是难上加难；这就意味着当 前几乎最优的卷积神经网络面对只有少量标签数据的弱监督条件下的电磁信号识别问题， 显得有些束手无策。而如何解决弱监督条件下的电磁信号识别问题，也成为了是当前研究 的一个热点和难点。
技术实现要素：
本说明书提供一种基于半监督生成对抗网络的电磁信号识别方法和装置，以解决