空中对抗场景下对比学习驱动的弱监督机动识别方法

来源：电子与信息学报杂志2025年第11期北京时间：

作者：朱龙俊, 袁伟伟, 门雪峰, 童伟, 吴奇

单位：1.上海交通大学自动化系 上海 2002402.上海师范大学天华学院 上海 2018153.南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京 2111064.北京飞宇星科技有限公司 北京 1000485.南京邮电大学自动化学院 南京 2100236.上海交通大学计算机科学与工程系 上海 200240

摘要：针对空中对抗场景中飞行机动标注数据获取困难、时序特征提取不充分等问题，该文提出一种基于对比学习的弱监督机动识别方法，旨在提升机动识别性能。通过将视觉表征对比学习的简单框架(SimCLR)创新性地扩展至时间序列分析，设计针对时间序列的数据增强策略，构建具有时序不变性的特征空间。进而结合对比学习机制，在特征空间内形成正负样本组的竞争关系，有效抑制伪标签噪声干扰。最后结合微调技术，在DCS World飞行模拟数据上进行实验验证。结果表明，该方法能有效利用时间序列数据潜在信息，在缺乏标注数据情况下展现出良好性能，为空中对抗机动识别及时间序列分析领域提供了新的思路与方法。

关键词：对比学习, 机动识别, 时间序列, SimCLR, 数据增强

基金资助：国家自然科学基金(T2325018, 62171274)，江苏省自然科学基金(BK20240641)