一种基于AI运算的无线电侦测的灵敏度提升方法和系统

本发明公开了基于AI运算的无线电侦测的灵敏度提升方法和系统，方法包括：获取测量节点的原始微弱信号并进行降噪、特征提取及数据封装生成处理微弱信号；将多节点同步上传的同一时段处理信号整理为信号特征集合；基于测量节点地理位置与侦测地图构建图神经网络节点空间，将信号特征集合输入该空间形成联合信号特征；通过多尺度记忆网络构建的信号重构模型对联合特征进行信号重构，其中模型采用小样本‑对抗模式训练；当检测到联合特征异常比率超过阈值时，更新对抗样本并触发模型重训练。本方法通过多节点时空特征融合与动态对抗训练机制，实现微弱信号的高精度重构和异常自适应优化。