2026年6月17日，信息院2026年系列学术报告会第十一讲（总第56期）在学院409会议室成功举办。学院青年教师张茜茜博士应邀作题为“面向6G物理层安全的智能信号识别方法研究”的专题学术报告。本报告围绕研究背景、计算资源受限下的智能信号识别、数据资源受限下的智能信号识别以及电磁环境不断演进场景下的智能信号识别展开阐述。

报告中，张茜茜博士指出，智能信号识别是面向6G物理层安全技术中的关键环节，对于保障高可靠、低延迟、大连接场景下的通信安全具有重要意义。此外，智能信号识别作为电磁频谱管理的重要组成部分，能够帮助频谱管理系统识别不同类型的电磁信号，如通信信号、雷达信号等，及时发现非法信号源，有效区分合法信号与干扰信号，从而提高频谱管理效率与系统安全。本报告系统分析了当前深度学习在电磁信号识别中面临的三重挑战：计算资源受限、标注样本稀缺以及电磁环境动态变化。探讨了轻量化模型设计、小样本学习与类增量学习范式，为动态复杂电磁环境下的信号识别方法研究提供理论支撑与技术参考。

本次报告全面梳理了智能信号识别理论与应用的发展脉络，对于拓宽学院师生学术视野、促进相关领域研究具有积极意义。