可选用的网络架构
- 时序卷积网络（TCN）
优点：感受野大、并行计算、适合长序列。
适用性：可直接处理一维信号，输出与输入同长度的时间标签（如"是否为RSW"）。
改进方向：引入空洞卷积、残差连接，增强多尺度特征提取能力。
- U-Net 结构（1D版）
优点：在图像分割中表现优异，1D U-Net 已在生物信号分割中成功应用。
适用性：编码器提取特征，解码器恢复时间分辨率，适合输出与输入等长的分割掩码。
改进方向：在跳跃连接中引入注意力机制，提升对干扰区域的抑制能力。
- Transformer / 自注意力网络
优点：能捕捉长距离依赖，适合处理非局部干扰模式。
适用性：将信号分段为token，通过自注意力学习全局上下文，输出每个时间点属于RSW的概率。
改进方向：轻量化设计（如Linformer、Performer），降低计算复杂度。
- CNN + RNN / LSTM 混合模型
优点：CNN提取局部特征，RNN捕捉时序依赖。
适用性：适合时序动态变化明显的干扰场景。
改进方向：使用BiLSTM或GRU，结合注意力机制。
网络结构创新
设计一个多尺度特征融合网络，同时捕捉短时脉冲干扰和长时重复干扰。
引入可学习的时序注意力模块，让网络自动聚焦于可能的安全窗口区域。
结合对抗生成网络（GAN） 进行数据增强，提升模型对未知干扰模式的泛化能力。
✅ 任务形式创新
不直接回归窗口起止点，而是输出一个概率热图，再通过后处理提取窗口。
设计一个端到端的窗口序列生成模型，类似目标检测中的Anchor-Free方法。
✅ 信号特征融合
除了时域信号，可融合时频图（STFT、CWT） 作为输入，让网络同时学习时域和频域特征。
引入雷达先验知识（如脉冲宽度、带宽约束）作为网络的约束条件。
✅ 轻量化与实时性
设计一个轻量级网络，适合在雷达嵌入式系统中实时运行。
提出一种增量学习或在线学习机制，使模型能适应动态变化的干扰环境。