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基于图像-语义匹配机制的少样本复合干扰识别网络研究

一、作者与发表信息
本研究由电子科技大学无线通信国家重点实验室的Qianyan Du、Shunkun Yang和Xia Lei（通讯作者）合作完成，论文已被IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking接收（2025年），预印版已公开。研究得到国家重点实验室基金（2024-KGR-JJ-03）支持。

二、学术背景
1. 研究领域：无线通信中的干扰识别（Jamming Recognition），属于信号处理与人工智能交叉领域。
2. 研究动机：
- 复合干扰（Compound Jamming, CJ）由多种单一干扰（如单音干扰STJ、线性调频干扰LFM）叠加而成，其类型组合呈指数增长，导致传统深度学习方法面临数据标注成本高、样本不足的挑战。
- 现有研究多集中于单一干扰识别（Single Jamming Recognition, SJR），而少样本条件下的复合干扰识别（Few-shot CJR）缺乏系统性解决方案。
3. 目标：提出一种端到端的少样本复合干扰识别网络（FC-ISM），通过图像-语义匹配机制实现高精度识别，同时降低计算复杂度。

三、研究流程与方法
1. 问题重构与框架设计
- 核心思想：将干扰识别转化为“干扰特征-干扰类型”的匹配问题，统一SJR与CJR的逻辑框架。
- 创新点：
- 利用单一干扰数据集预训练匹配关系，迁移至复合干扰识别时仅需少量样本（如5个）。
- 引入语义感知技术，通过干扰标签语义表示方法（JLSR）生成融合时频图特征的词向量。

1. 关键技术流程

   • 步骤1：特征向量提取
     
     • 图像特征：采用轻量级时频特征提取模块（LTFE），以Choi-Williams分布（CWD）时频图为输入，通过EfficientNet骨干网络（轻量化设计）和特征激活降维模块（FAR）生成特征向量。
       
     • 语义特征：通过JLSR模块，用日常词汇（如“多直线”）描述时频图特征，结合预训练词向量（GloVe）生成语义向量。
       
   • 步骤2：匹配图构建
     
     • 构建图像-语义匹配图（ISM Graph），节点为图像/语义特征向量，边为两者匹配关系，避免传统多标签方法中的冗余依赖建模。
       
   • 步骤3：匹配选择
     
     • 采用轻量级图网络模块（LMSM）优化匹配关系，仅需单层图卷积（GCM）即可聚合1阶邻域信息，显著降低计算量。
       

2. 实验设计

   • 数据集：仿真生成4类单一干扰（STJ、MTJ、PBNJ、LFM）及7类复合干扰（如STJ-PBNJ、MTJ-LFM），参数随机化并添加高斯白噪声（JNR=0-10 dB）。
     
   • 评估指标：平均精度（mAP）、F1分数等8项多标签识别指标。
     
   • 对比方法：与ML-GCN、ML-SGM等先进方法对比，验证性能优势。
     

四、主要结果
1. 少样本性能
- 训练集仅含5个复合干扰样本时，平均识别精度超95%（JNR=10 dB时达99%）。
- 在极端0-shot条件下（仅用单一干扰样本训练），对2类复合干扰的mAP仍达96.67%。
2. 计算效率
- 模型参数量（24.99M）和计算量（13.02 GFLOPs）较传统方法降低约90%，推理速度达36.91 FPS（提升100%）。
3. 泛化性
- JLSR生成的语义向量余弦相似度与干扰时频特征一致（如STJ与LFM相似度0.9365），验证了语义表征的有效性。

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 首次将语义匹配机制引入干扰识别领域，为少样本学习提供了新范式。
- 提出的统一框架解决了SJR与CJR的逻辑割裂问题。
2. 应用价值：
- 适用于实时通信抗干扰场景，显著降低数据收集与标注成本。
- 轻量化设计适配边缘计算设备，推动工程落地。

六、研究亮点
1. 方法创新：
- JLSR突破传统语义感知的语料库限制，通过时频图特征生成词向量。
- ISM Graph直接建模图像-标签匹配关系，避免冗余特征引入。
2. 性能突破：
- 在少量样本下实现超越主流方法的精度（mAP 98.79% vs. 98.18%）。
- 首次实现0-shot复合干扰识别，展现强泛化能力。

七、其他贡献
- 公开仿真数据集与代码，为后续研究提供基准。
- 讨论了STJ与MTJ的混淆问题，提出通过增加样本改善的策略。

（注：全文约2000字，涵盖研究全貌，重点突出方法创新与实验结果。）