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申请/专利权人：杭州天智融通科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于叠加谱与深度学习的超短波宽带卫星信号检测方法。本发明首先通过频谱叠加，突出超短波信号与底噪的区分度，同时抑制短突发干扰的影响，有效提高低信噪比下的信号特征。同时提出多层卷积与四层SCshortcut‑STSwinTransoformer融合的超短波信号特征提取骨干网络SST‑BackboneSC‑ST‑Backbone。在骨干网络中的SC‑ST模块引入Transformer对全局性关注的优势，结合关注局部特征的残差多层卷积模块来增加网络的深度和感受野，使网络模型更加准确地对目标频段的宽带超短波信号进行侦察检测，可以高效地去除底噪特征的干扰，同时减少对异常信号的特征的关注，提升复杂环境下宽带超短波目标信号的检测精度，减少虚警率。
主权项：1.基于叠加谱与深度学习的超短波宽带卫星信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、通过超短波天线采集目标卫星信号数据，接着通过接收机对采集的超短波信号进行处理；接收机对采集的超短波信号的超短波频段进行滤波，得到以目标频率为中心的宽带超短波信号数据；步骤二、将接收机处理后的宽带超短波信号数据通过快速傅里叶变换后得到超短波信号宽带频谱，再通过频谱叠加的方式构建超短波信号宽带频谱的叠加谱，通过不断迭代累加信号与底噪的微小差异，从而突出体现信号和底噪的区分度，并对叠加谱进行归一化预处理；步骤三、构建基于SST-YOLOV5s的超短波宽带信号检测模型，提高深度学习网络模型对宽带超短波卫星信号检测精度，降低虚警率；步骤四、将目标卫星波段中宽带内存在的不同样式的归一化预处理后的叠加谱输入SST-YOLOV5s宽带超短波卫星检测模型进行仿真测试检测效果，对检测结果进行统计对比计算。
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