基于稀疏采样的频谱态势认知模型更新方法及装置

本申请公开了一种基于稀疏采样的频谱态势认知模型更新方法及装置，方法包括：获取目标环境的建筑物布局图和稀疏接收信号强度采样图，构成原始两通道输入；通过增强物理传播编码模块，构造四个增强特征图；将原始两通道输入与四个增强特征图拼接，形成六通道输入；将六通道输入送入待微调模型；待微调模型的主干网络参数被冻结，并在主干网络的旁路中设置有多尺度传播感知非线性低秩适配分支；基于目标环境的监督条件，构造对应的损失函数，并仅更新多尺度传播感知非线性低秩适配分支的参数，以及与六通道输入扩展相关的新增可训练参数，得到更新后的频谱态势认知模型。因此，采用本申请，实现了在仅需少量稀疏采样数据和极低计算成本的条件下，显著提升频谱态势认知模型对目标环境的适配精度和鲁棒性。