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（1）轻量化智能处理架构与序列联合判决算法设计
天基电磁态势感知系统在轨运行时面临着严苛的资源约束，星载平台的存储容量、计算能力和功耗预算均远低于地面系统，这对深度学习模型的部署提出了极高的要求。传统深度学习网络通常具有庞大的参数量和计算复杂度，难以直接应用于天基平台。为弥合深度学习资源需求与星载平台性能之间的差距，本研究提出了一种轻量化智能处理架构，通过巧妙的数据处理策略和网络结构设计实现计算资源的高效利用。该架构的核心思想是将长时间的连续信号数据流拆分成多个短时数据段，每个数据段独立输入轻量级卷积神经网络进行分类处理，最后通过序列联合判决算法融合各数据段的分类结果得出最终判定。数据段的划分策略需要在信息完整性和计算效率之间取得平衡，本研究通过实验确定了最优的数据段长度，使得单个数据段既包含足够的信号特征用于分类，又能保持较小的数据规模以适应轻量级网络的处理能力。轻量级卷积神经网络的设计借鉴了深度可分离卷积等高效卷积结构，将标准卷积分解为逐通道卷积和逐点卷积的级联，在保持特征提取能力的同时大幅减少参数量和计算量。序列联合判决算法基于贝叶斯决策理论，将各数据段的分类概率视为独立观测，通过概率乘法或对数似然比累加的方式计算信号的最终分类置信度。该算法还引入了自适应阈值机制，根据当前累积的置信度水平动态调整是否需要继续处理后续数据段，实现了计算资源的按需分配。实验评估表明，轻量化智能处理架构在处理相同长度信号时，参数量仅为经典深度网络的万分之几，计算量也大幅降低，同时分类性能并未显著下降，充分证明了该架构在天基应用场景中的可行性和优越性。
（2）面向同相正交分量相关性的特征卷积网络结构优化
电磁信号的数字化表示通常采用同相分量和正交分量的形式，这两个分量共同编码了信号的幅度和相位信息，是调制方式识别和射频指纹识别的关键特征来源。传统卷积神经网络将同相正交分量视为两个独立的输入通道进行处理，忽略了二者之间固有的相关性和互补性，导致特征提取效率不高。本研究提出了一种面向同相正交分量相关性的特征卷积网络结构，通过专门设计的网络模块来充分挖掘两分量之间的内在联系。具体而言，网络的第一层卷积采用特殊的卷积核配置，不仅提取各分量内部的局部特征，还显式计算分量间的交叉相关特征，包括同相正交分量的乘积、差值、幅度和瞬时相位等派生量。这些交叉相关特征携带了信号调制方式的重要信息，对于区分不同调制类型具有很强的判别力。网络的后续层采用多尺度卷积结构，使用不同大小的卷积核并行提取不同时间尺度上的特征，然后通过特征拼接融合多尺度信息。此外，网络中引入了注意力机制模块，根据当前输入信号的特点自适应地调整各特征通道的权重，突出有判别力的特征维度同时抑制噪声和冗余信息。在自动调制识别应用中，基于同相正交相关特征的卷积网络相比传统方法在中高信噪比条件下取得了显著的性能提升，识别准确率提高近十个百分点，且仅使用一半的计算量即可达到甚至超过基线方法的性能水平。在射频指纹识别应用中，该网络结构同样展现出优异的性能，准确率相比传统功率谱密度方法高出超过三十个百分点，证明了同相正交相关特征对于辐射源个体识别的重要价值。
（3）压缩感知与深度学习融合的亚奈奎斯特采样信号处理框架
随着通信和雷达技术向高频段和宽带化方向发展，信号带宽不断增大，按照奈奎斯特准则进行全速率采样的压力越来越大，高速模数转换器的功耗和成本成为天基系统的重要瓶颈。压缩感知理论表明，对于具有稀疏性或可压缩性的信号，可以在远低于奈奎斯特速率的条件下进行采样，然后通过优化算法重构原始信号。本研究提出了一种结合压缩感知与深度学习的亚奈奎斯特采样信号智能处理框架，实现对低采样率信号的直接识别而无需完整信号重构。该框架的核心创新在于将深度学习模型训练在压缩域数据上，使网络直接学习从压缩测量到信号类别的映射关系。具体实现中，首先根据压缩感知理论设计合适的测量矩阵，对原始信号进行随机投影得到压缩测量向量。测量矩阵的设计需要满足限制等距性条件，以保证压缩测量中保留了原始信号的主要信息。然后，将压缩测量向量作为深度神经网络的输入进行训练，网络需要从这种高度压缩的表示中学习到区分不同调制方式或不同辐射源个体的特征。
import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LightweightCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=11, input_length=128): super(LightweightCNN, self).__init__() self.depthwise1 = nn.Conv1d(2, 2, 7, padding=3, groups=2) self.pointwise1 = nn.Conv1d(2, 16, 1) self.depthwise2 = nn.Conv1d(16, 16, 5, padding=2, groups=16) self.pointwise2 = nn.Conv1d(16, 32, 1) self.depthwise3 = nn.Conv1d(32, 32, 3, padding=1, groups=32) self.pointwise3 = nn.Conv1d(32, 64, 1) self.pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(8) self.fc = nn.Linear(64 * 8, num_classes) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(16) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(32) self.bn3 = nn.BatchNorm1d(64) def forward(self, x): x = F.relu(self.bn1(self.pointwise1(self.depthwise1(x)))) x = F.relu(self.bn2(self.pointwise2(self.depthwise2(x)))) x = F.relu(self.bn3(self.pointwise3(self.depthwise3(x)))) x = self.pool(x) x = x.view(x.size(0), -1) return self.fc(x) class IQCorrelationBlock(nn.Module): def __init__(self, out_channels=32): super(IQCorrelationBlock, self).__init__() self.conv_i = nn.Conv1d(1, out_channels // 4, 7, padding=3) self.conv_q = nn.Conv1d(1, out_channels // 4, 7, padding=3) self.conv_iq_prod = nn.Conv1d(1, out_channels // 4, 7, padding=3) self.conv_amplitude = nn.Conv1d(1, out_channels // 4, 7, padding=3) def forward(self, x): i_component = x[:, 0:1, :] q_component = x[:, 1:2, :] iq_product = i_component * q_component amplitude = torch.sqrt(i_component**2 + q_component**2 + 1e-8) feat_i = F.relu(self.conv_i(i_component)) feat_q = F.relu(self.conv_q(q_component)) feat_prod = F.relu(self.conv_iq_prod(iq_product)) feat_amp = F.relu(self.conv_amplitude(amplitude)) return torch.cat([feat_i, feat_q, feat_prod, feat_amp], dim=1) class IQFeatureNetwork(nn.Module): def __init__(self, num_classes=11): super(IQFeatureNetwork, self).__init__() self.iq_block = IQCorrelationBlock(out_channels=32) self.multi_scale = nn.ModuleList([ nn.Conv1d(32, 16, 3, padding=1), nn.Conv1d(32, 16, 5, padding=2), nn.Conv1d(32, 16, 7, padding=3)]) self.attention = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool1d(1), nn.Flatten(), nn.Linear(48, 24), nn.ReLU(), nn.Linear(24, 48), nn.Sigmoid()) self.conv_out = nn.Conv1d(48, 64, 3, padding=1) self.pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(8) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(64 * 8, 128), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(128, num_classes)) def forward(self, x): iq_feat = self.iq_block(x) multi_feats = [conv(iq_feat) for conv in self.multi_scale] concat_feat = torch.cat(multi_feats, dim=1) att_weights = self.attention(concat_feat).unsqueeze(-1) attended = concat_feat * att_weights out = F.relu(self.conv_out(attended)) out = self.pool(out).view(out.size(0), -1) return self.classifier(out) class MeasurementMatrix: def __init__(self, n_measurements, signal_length, seed=42): np.random.seed(seed) self.phi = np.random.randn(n_measurements, signal_length) / np.sqrt(n_measurements) self.phi_tensor = torch.FloatTensor(self.phi) def compress(self, signal): if isinstance(signal, np.ndarray): return self.phi @ signal return torch.matmul(self.phi_tensor, signal) class CompressedSensingClassifier(nn.Module): def __init__(self, n_measurements=64, num_classes=11): super(CompressedSensingClassifier, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(n_measurements * 2, 256) self.fc2 = nn.Linear(256, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, 128) self.fc4 = nn.Linear(128, num_classes) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(256) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(256) self.bn3 = nn.BatchNorm1d(128) self.dropout = nn.Dropout(0.3) def forward(self, x): x = x.view(x.size(0), -1) x = self.dropout(F.relu(self.bn1(self.fc1(x)))) x = self.dropout(F.relu(self.bn2(self.fc2(x)))) x = self.dropout(F.relu(self.bn3(self.fc3(x)))) return self.fc4(x) class SequentialDecisionFusion: def __init__(self, num_classes, confidence_threshold=0.95): self.num_classes = num_classes self.threshold = confidence_threshold self.log_probs = np.zeros(num_classes) def reset(self): self.log_probs = np.zeros(self.num_classes) def update(self, segment_probs): self.log_probs += np.log(segment_probs + 1e-10) normalized = np.exp(self.log_probs - np.max(self.log_probs)) normalized /= np.sum(normalized) return normalized def decide(self, segment_probs): posterior = self.update(segment_probs) max_prob = np.max(posterior) if max_prob >= self.threshold: return np.argmax(posterior), True return np.argmax(posterior), False class SpaceborneSignalRecognizer: def __init__(self, segment_length=128, compression_ratio=16, num_classes=11): self.segment_length = segment_length self.measurement_matrix = MeasurementMatrix(segment_length // compression_ratio, segment_length) self.lightweight_model = LightweightCNN(num_classes=num_classes, input_length=segment_length) self.iq_model = IQFeatureNetwork(num_classes=num_classes) self.cs_model = CompressedSensingClassifier( n_measurements=segment_length // compression_ratio, num_classes=num_classes) self.fusion = SequentialDecisionFusion(num_classes) def segment_signal(self, signal): n_segments = len(signal[0]) // self.segment_length segments = [] for i in range(n_segments): start = i * self.segment_length end = start + self.segment_length seg = signal[:, start:end] segments.append(seg) return segments def recognize_full_rate(self, signal): segments = self.segment_signal(signal) self.fusion.reset() for seg in segments: seg_tensor = torch.FloatTensor(seg).unsqueeze(0) with torch.no_grad(): logits = self.iq_model(seg_tensor)如有问题，可以直接沟通
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