海洋雷达目标检测与预训练大语言模型的结合
信号处理
2025-09-16 v1 计算与语言
机器学习
摘要
深度学习（DL）方法广泛用于从雷达回波信号的序列特征中提取高维模式。然而，传统深度学习算法面临冗余特征片段和模型规模受限等挑战。为解决这些问题，我们提出了一种将特征预处理与大语言模型（LLM）相集成的框架。我们的预处理模块对雷达序列特征进行分词，采用块选择算法过滤无信息片段，并将所选块投影到与预训练LLM特征空间兼容的嵌入表示中。利用这些精炼后的嵌入表示，我们引入预训练LLM，仅微调归一化层以降低训练负担，同时提升性能。在实测数据集上的实验表明，所提方法在监督学习测试中显著优于现有最先进基线。
引用
@article{arxiv.2509.12110,
title = {When marine radar target detection meets pretrained large language models},
author = {Qiying Hu and Linping Zhang and Xueqian Wang and Gang Li and Yu Liu and Xiao-Ping Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.12110},
year = {2025}
}