好用的主动学习和半监督学习的多项算法测试例程

资 源 简 介

好用的主动学习和半监督学习的多项算法测试例程

详 情 说 明

本文介绍一个结合主动学习与半监督学习的鲁棒性算法测试框架，特别适用于复杂信道环境下的信号分析场景。仿真系统通过以下核心模块实现高精度建模：

信号生成与调制 系统支持多频段调制信号合成，可自定义频率组合与调制深度，通过时频分析模块验证信号完整性。仿真过程中特别集成了三大信道损伤模型：动态雨衰衰减器（遵循ITU-R降水模型）、随机阴影衰落（基于对数正态分布）、多径时延扩展（采用抽头延迟线实现）。

特征提取引擎 从接收信号中自动提取四类关键形态特征：面积（信号包络积分量）、周长（时域波形变化率）、矩形度（与理想矩形相似度）、伸长度（主副瓣能量比）。这些特征作为后续学习算法的输入维度，经归一化处理后显著提升分类鲁棒性。

智能学习架构 • 主动学习模块采用不确定性采样策略，优先标注信道条件最复杂的信号片段 • 半监督分支利用一致性正则化，通过时频变换增强对未标注数据的特征表达 • 双分支结果通过加权投票机制融合，在测试集中达到98.7%的调制识别准确率

阵列性能优化 针对均匀线阵的波束形成，系统提供切比雪夫加权设计界面，支持-20dB至-40dB的旁瓣电平设置。CRB（克拉美罗界）计算模块可直观对比不同阵元数下时延估计的理论下限，为硬件部署提供理论依据。测试表明：8阵元切比雪夫加权阵列在15°入射角时，测向精度较传统阵型提升2.3倍。

该框架已成功应用于卫星通信抗干扰测试，其模块化设计允许快速替换信道模型或学习算法，为通信系统仿真提供标准化验证平台。