小样本在线识别
能从流式雷达数据中在线区分已知与未知工作模式，并持续适应新模式。
Qihang, Zhai · 张雄奎 · Zhang, Zilin · Liu, Jiabin · 王沙飞
Digital Signal Processing: A Review Journal 2023
通过在线学习与小样本学习的结合，模型仅需少量标注数据即可快速适应新的工作模式，无需大量重训练。
即使在学习新模式时，模型仍能保持对已有工作模式的识别能力，避免灾难性遗忘。
模型对实际电磁环境中的非理想因素和干扰具有较高鲁棒性，适合复杂侦察场景。
通过回溯模块和对齐正则化项，模型能充分挖掘数据流中的无标注样本，获得更可靠的类别表示。