基于知识蒸馏的卫星干扰信号边缘端实时识别方法及系统

本发明公开了基于知识蒸馏的卫星干扰信号边缘端实时识别方法及系统，所述方法包括：S1、训练教师网络；S2、构建轻量化学生网络；S3、使用 Hinton 知识蒸馏损失训练所述学生网络；S4、将训练好的所述学生网络部署至边缘设备，并仅使用频域单边谱作为输入进行推理形成压缩处理后的卫星信号。本发明参数压缩比达 134 倍、存储压缩比（INT8）达 510 倍，远超现有结构化剪枝方法所能达到的压缩极限；学生模型在11类干扰识别任务上Top‑1 准确率达84.78%，较从头训练的轻量化基线（约 78%）提升约 6.78 pp，较通用 Hinton 蒸馏基线（约 80%）提升约4.78 pp；推理时仅需计算频域单边谱而无需计算STFT，相比教师网络节省约1/2 的边缘端计算负担。