少样本开集识别
该模型通过生成式多对齐将信号样本与语义描述映射到共享空间，同时实现未知信号检测与已知模式分类，适用于样本稀缺且存在未知辐射源的侦察场景。
Qihang, Zhai · Liu, Jiabin · Zhang, Zilin · Yan, Li · Shafei, Wang
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 2024
该方法利用生成模型将观测信号样本与工作模式语义描述映射到同一隐变量空间，通过多对齐，既能对未知信号进行检测，又能对已知模式进行分类，解决了传统方法需预先假定信号类别数的局限。
每个工作模式仅用少量投影生成原型用于分类，在每类仅提供1个样本的极端少样本条件下仍能达到96.73%的准确率。
通过生成负原型，无需提供未知信号样本即可动态调整不同任务中的检测边界，增强了开集识别的适应性。