1.一种基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法，其特征在于，所述基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法，包括：获取源域和目标域传感器数据，采用滑动窗口进行分割；

分割后的传感器数据通过时空频域特征提取网络，分别得到源域特征向量和目标域特征向量；

其中，所述时空频域特征提取网络，包括时空特征提取网络和频域特征提取网络，所述时空特征提取网络分别提取得到源域时空特征和目标域时空特征，所述频域特征提取网络分别提取得到源域频域特征和目标域频域特征；所述源域时空特征和源域频域特征进行拼接融合得到源域特征向量，所述目标域时空特征和目标域频域特征进行拼接融合得到目标域特征向量；

计算源域频域特征和目标域频域特征的相似度矩阵；

将源域特征向量和目标域特征向量分别输入到分类器中进行分类，通过鉴别器结合相似度矩阵进行对抗学习；

将时空频域特征提取网络和分类器用于目标域传感器数据，通过分类器输出目标域传感器数据对应的预测类别。

2.根据权利要求1所述的基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法，其特征在于，所述时空特征提取网络包括Transformer编码器、时间特征提取模块和空间特征提取模块；所述时空特征提取网络执行如下操作：输入数据经过Transformer编码器，得到高维特征；

随后高维特征通过时间特征提取模块提取得到时间特征，通过空间特征提取模块提取得到空间特征；

将时间特征和空间特征拼接后得到时空特征。

3.根据权利要求2所述的基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法，其特征在于，所述时间特征提取模块，执行如下操作：对高维特征进行时间归一化，得到高频特征；

将时间高频特征和高维特征进行拼接得到扩展后的特征；

将扩展后的特征输入到滑动膨胀时间注意力模块中，得到时间特征；

所述滑动膨胀时间注意力模块执行如下操作：

将输入特征采用滑动窗口选择特征分量，分别输入对应的滑动膨胀时间注意力层，执行滑动膨胀时间注意力操作；

各个滑动膨胀时间注意力层的输出融合得到时间特征；

其中，每个滑动膨胀时间注意力层对输入的特征分量通过膨胀率控制稀疏度，然后应用自注意力机制，得到中间特征，将不同膨胀率下的中间特征拼接得到滑动膨胀时间注意力层的输出。

4.根据权利要求2所述的基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法，其特征在于，所述空间特征提取模块，执行如下操作：对高维特征进行空间归一化，得到空间局部特征；

将高维特征和空间局部特征进行拼接得到扩展后的特征；

将扩展后的特征通过自注意力机制，得到空间特征。

5.根据权利要求1所述的基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法，其特征在于，所述频域特征提取网络包括预设数量的频域特征提取层，每一个频域特征提取层，执行如下操作：采用离散傅里叶变换将输入特征从时域转换至频域，得到频率谱分量；

将频率谱分量与输入特征进行拼接，然后执行多头注意力机制，得到关联分量；

将输入特征、频率谱分量和关联分量拼接后通过前馈网络，得到频域特征提取层输出的频域特征分量。

6.根据权利要求5所述的基于时空频域特征和对抗学习的跨域行为识别方法，其特征在于，所述频域特征提取网络将所有频域特征提取层输出的频域特征分量进行拼接，得到频域特征提取网络最终输出的频域特征。