一种基于跨模态学习的有源干扰识别方法

本发明公开了一种基于跨模态学习的有源干扰识别方法，具体步骤包括：构建有源干扰识别基准数据集；明确有源干扰本体模型中外部知识的知识建模形式，将有源干扰知识建模转化为语义表示；基于干扰数据特征VAE模型和干扰语义表示VAE模型，构建有源干扰数据与知识混合驱动的跨模态学习模型；构建广义零样本分类模型，实现有源干扰识别。本发明通过数据与知识混合驱动的跨模态学习，解决了有源干扰识别面临的少样本、零样本问题。