【摘 要】
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通信频谱行为分析是电磁频谱对抗中提升通信态势感知层次，增强电磁侦察能力的关键手段。随着人工智能技术的发展，通信频谱行为分析的相关研究逐渐由基于手工特征提取的传统方法向基于深度学习的智能方法转变。然而，电磁对抗环境下通信频谱监测数据稀缺、数据不完全的问题会影响深度网络对特征的学习。同时，高动态的战场环境对分析方法实时性提出更高要求。本文聚焦电磁对抗环境下的通信频谱行为分析问题，将通信频谱行为分析相关
【基金项目】
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国家自然科学基金（61971439,61702543）； 江苏省自然科学基金（BK20191329）；
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通信频谱行为分析是电磁频谱对抗中提升通信态势感知层次，增强电磁侦察能力的关键手段。随着人工智能技术的发展，通信频谱行为分析的相关研究逐渐由基于手工特征提取的传统方法向基于深度学习的智能方法转变。然而，电磁对抗环境下通信频谱监测数据稀缺、数据不完全的问题会影响深度网络对特征的学习。同时，高动态的战场环境对分析方法实时性提出更高要求。本文聚焦电磁对抗环境下的通信频谱行为分析问题，将通信频谱行为分析相关技术的研究目标归纳为：用频行为分析、网络拓扑识别与通信意图推理3大类。阐述其内在联系，总结现有研究并梳理其发展脉络，分析面临的挑战并做出展望。
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