一种基于大语言模型动态知识蒸馏的无人机射频指纹识别框架与方法

本发明涉及无线感知与监视识别领域，具体提出一种基于大语言模型动态知识蒸馏的无人机射频指纹识别框架与方法，创新性在于解决了射频指纹识别中静态知识蒸馏的学生模型易陷入局部最优的困境，并借助大模型优势提高了动态无线环境下的无人机识别准确率。本发明涉及以下步骤：采集射频信号并构建数据集；采用数据切片、频域掩码和时域扰动进行数据预处理；训练无线大语言模型以提取高质量特征；利用动态知识蒸馏生成具备强泛化能力的轻量级模型；将预训练的轻量级模型部署到边缘设备。该框架充分考虑边缘计算资源受限与无线信道复杂性的实际条件，在显著压缩模型规模的同时，使轻量级模型保持与大模型相近的识别性能，实现对无人机射频指纹的高效、准确识别。