跨场景精度交付
该网络融合多尺度特征与通道-时间注意力，并用域对抗训练消除跨场景数据分布偏移，使驾驶行为识别模型无需逐场景重训即可稳定部署。
汪钰成 · Zhang, Xiafeng · Zhou, Yannian · Gu, Minming · 李明 · 李威 · 王少熙
Sensors 2025
域对抗训练强制网络提取源域与目标域的共同特征，降低了域偏移对识别性能的影响，部署到新场景时无需从零开始重新训练。
在真实采集的数据集上达到 97.3% 的准确率，证明该方法在真实工况而非合成数据上有效。
多尺度卷积与 LSTM 自动提取空间与时序特征，无需手工设计复杂的雷达信号预处理流程。