1.一种基于通道检测的面向无线信号识别的对抗攻击防御方法，包括以下步骤：

(1)利用良性无线信号训练无线电信号调制类型识别模型DNN，直到分类准确率大于预设值，停止训练获得训练好的无线电信号调制类型识别模型DNN；

(2)利用MNIST数据集与良性无线信号数据集训练生成模型FG与判别模型FD组成的对抗网络，直到生成模型FG与判别模型FD组成的对抗网络实现纳什均衡，以训练好的生成模型FG作为无线信号特征映射模型F；

(3)利用对抗无线信号生成模型AT生成对抗无线信号；

(4)将良性无线信号和对抗无线信号输入至无线信号特征映射模型F中，获得良性无线信号和对抗无线信号对应图像特征的映射图像；

(5)将良性无线信号和对抗无线信号对应的映射图像分别进行旋转、缩放、翻转、剪切变换操作，得到变换后的映射图像，利用无线信号调制类型识别模型DNN对变换后的映射图像进行计算，获得良性无线信号和对抗无线信号的置信度矩阵，良性无线信号的置信度矩阵的类标为1，对抗无线信号的置信度矩阵的类标为0；

(6)利用良性无线信号和对抗无线信号的置信度矩阵对通道检测模型D进行训练，得到训练好的通道检测模型D；

(7)应用时，将待识别无线信号按照步骤(4)和步骤(5)进行处理，获得待识别无线信号的置信度矩阵，利用训练好的通道检测模型D对待识别无线信号的置信度矩阵进行识别，输出识别结果。

2.如权利要求1所述的基于通道检测的面向无线信号识别的对抗攻击防御方法，其特征在于，以卷积层、池化层以及全连接层组成的神经网络作为无线电信号调制类型识别模型DNN。

3.如权利要求1所述的基于通道检测的面向无线信号识别的对抗攻击防御方法，其特征在于，对抗无线信号生成模型AT中，对抗无线信号的生成描述为以下优化任务：对抗样本与正常样本十分接近，同时能够成功攻击目标模型，具体的优化目标如下：对于目标攻击，其优化目标如下：

argminλ1Loss1(ytarget,fDNN(θDNN,x′))+λ2Loss2(x,x′)其中，Loss1(·,·)表示通过无线信号调制类型识别模型DNN后输出的对抗无线信号x′的类标fDNN(θDNN,x′)与目标ytarget的距离，Loss2(·,·)表示对抗无线信号x′与良性无线信号x的距离，θDNN为线信号调制类型识别模型DNN的参数，λ1和λ2为权重系数；

对于无目标对抗攻击，其优化目标如下：

其中，yori表示良性无线信号的正确类标，fDNN(θDNN,x′)表示无线信号调制类型识别模型DNN后输出的对抗无线信号x′的类标。

4.如权利要求1所述的基于通道检测的面向无线信号识别的对抗攻击防御方法，其特征在于，无线信号映射模型F的获得过程包括：(1)构建包括生成模型FG与判别模型FD的对抗网络，其中，生成模型FG的输入为无线信号，输出为无线信号在图像特征空间中的映射图像，判别模型FD的输入为生成模型FG输出的映射图像，输出为对映射图像的判别结果；

(2)固定生成模型FG的参数，将生成模型FG输出的映射图像和对应的MNIST图像样本输入到判别模型FD，训练FD的参数，使其能够区分生成模型FG输出的映射图像和正常的MNIST图像样本；

(3)固定判别网络FD的参数，将无线信号样本输入至生成模型FG中，训练FG的参数，使其能够更加精确的将无线信号映射到图像空间中；

(4)重复步骤(2)和(3)，直到FG-FD实现纳什均衡后，以训练好的生成模型FG作为无线信号特征映射模型F。

5.如权利要求1或4所述的基于通道检测的面向无线信号识别的对抗攻击防御方法，其特征在于，所述生成模型FG是以长短时间记忆网络、卷积层以及池化层组成的网络。

6.如权利要求1所述的基于通道检测的面向无线信号识别的对抗攻击防御方法，其特征在于，所述通道检测模型D是以全连接层组成的网络，训练时，以二分类结果的交叉熵作为损失函数。

7.一种基于通道检测的面向无线信号识别的对抗攻击防御装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，其特征在于，所述计算机处理器执行计算机程序时实现权利要求1～6任一项所述的基于通道检测的面向无线信号识别的对抗攻击防御方法。