中新网上海新闻11月10日电(杨海燕)在2025全球“AI+无线电”挑战赛总决赛中，来自暨南大学的FunLab团队以其独特的技术理念和创新方案备受关注。这个以“乐趣探索”为名的团队，不仅在科研中保持着对技术探索的热情，更在智能无线通信与感知领域取得了突破性进展。

　　团队负责人在接受记者采访时表示，“FunLab”不仅是一个名称，更代表着团队独特的科研理念。“在面对高难度的技术挑战时，我们始终保持着对科学探索的热情和好奇心。”这种文化氛围鼓励团队成员勇于跳出思维定式，大胆尝试创新性解决方案，在持续迭代中找到技术突破的关键。

　　团队的核心竞争力体现在两个方面：一是在智能无线感知与深度信号识别领域的技术积累，以及在无人机技术与无线电频谱重叠信号识别方面形成的独特优势。二是团队融合了智能通信、智能感知与人工智能等多个学科方向，这种跨学科的知识结构使他们能够从多角度解构复杂系统性问题。

　　在技术方案上，团队创新性地提出了“多域解耦与智能融合”模型。与传统的“端到端”模型相比，该方案分别在时域、频域、时频域进行特征提取，然后通过多域对齐融合机制进行信息整合。这种方法能够充分利用每个域的特征信息，显著提升了模型的表征能力和抗干扰性，使模型在面对复杂无线电环境时具有更强的适应能力。

　　团队与民航局空管局技术中心的合作项目，充分展现了其技术方案的实用价值。他们成功研发的“航空无线电业务干扰测试验证系统”，精准复现了真实飞行中的干扰场景。这项成果不仅揭示了TCAS系统最易受到的三类干扰机理，更为航空干扰事件的快速、精准溯源提供了科学依据，对保障民航安全具有直接价值。

　　在标准化工作方面，团队参与了多项国家或行业标准的制定，并向国际电联提交了技术提案。团队认为，将学术研究成果推动成为产业界广泛接受的技术标准，最关键的因素是技术的可实施性和行业共识。“标准制定不仅是技术工作，更是一项融合了技术、政策、商业等多方面因素的综合性工程。”团队在推进标准化过程中，始终坚持需求导向，确保技术方案在可操作性与经济性上都具有优势。

　　针对决赛中的技术难点，团队设计了“两阶段混合预处理框架”。该方案巧妙融合计算机视觉与定制化训练，通过“先定位宽频段潜在信号区域、再聚焦检测窄带小目标”的策略，有效解决了窄带信号“弱、细、噪”的检测难题。整个框架以“先宽后窄”的递进逻辑为核心，实现了无线信号处理与视觉技术的深度融合。

 

 

　　展望未来，团队的技术在“低空经济”和“智慧城市”建设领域展现出广阔前景。随着无人机在物流、巡检等领域的广泛应用，团队研发的无人机辅助频谱监测技术能够有效保障低空飞行器集群的通信安全。在智慧城市建设方面，团队的深度信号识别与多模态融合技术，能够为城市提供智能频谱管理能力，在密集的物联网环境中精准解析复杂电磁频谱，保障城市关键设施的无线通信安全。

　　团队认为，当前最迫切的产业化场景是“新兴应用的频谱安全保障与高效管理”。随着低空经济的快速发展和物联网设备的普及，频谱干扰检测与资源管理已成为亟待解决的技术难题。团队的技术能够帮助城市管理者从“被动响应干扰”转向“主动预测和优化”，提升整个城市的通信效率与安全韧性。(完)

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编辑：王丹沁