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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种面向工业互联网的跳频信号智能检测与识别方法和系统，涉及信号识别领域，用以提升通信系统中跳频信号的检测率与类型判识精度。本发明通过构建瑞利信道模拟多径效应和阴影衰落，并对该信道上的样本跳频信号施加预定类型干扰，对输出信号进行短时傅里叶变换生成时频图，构建信号检测时频图数据集；对数据集进行标注和划分，用以训练目标检测网络模型，该模型在YOLOv5主干网络中设计了语境分层模块和门控聚合模块。最后利用训练的模型对待检测跳频信号的时频图进行识别。本发明真实还原工业互联网场景下的电磁环境，通过分级提取上下文信息，并通过同时融合长短期时频特征，大幅度提高网络的信号检测与识别性能。
主权项：1.一种面向工业互联网的跳频信号智能检测与识别方法，其特征在于，包括：S1、构建瑞利信道模拟多径效应和阴影衰落，并对该信道上的样本跳频信号施加预定类型干扰，对输出信号进行短时傅里叶变换生成时频图，构建信号检测时频图数据集；S2、对所述信号检测时频图数据集中所有信号检测时频图分别进行调制类别标注；利用标注后的信号检测时频图数据集训练预构建的目标检测网络模型，得到信号检测模型；其中，所述目标检测网络模型被构建为：主干网络利用语境分层模块对输入的时频图依次进行多级线性特征提取，再利用门控聚合模块将多级线性特征聚合为融合特征向量；该融合特征向量再经颈部网络和头部网络后，得到识别结果；S3、将待检测跳频信号的时频图输入所述信号检测模型，识别出调制类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 面向工业互联网的跳频信号智能检测与识别方法和系统
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