【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种信号发现检测与分类方法，更具体一点说，涉及一种基于yolov5的复杂信号发现检测与分类方法，属于信号检测分类领域。
技术介绍
1、信号的发现检测最主要的目的是通过宽带频谱数据判断是否有信号存在。但伴随着无线通信技术的发展，电磁环境变得越来越复杂，各种类型的信号与噪声同时存在频谱中，对于接收机的信号检测技术提出了更大的挑战。对通信信号的检测是无线对抗过程中非常重要的一环，只有正确实现对信号的检测才能够继续完成后续的信号识别、参数估计、解调等步骤。
2、实际的应用场景中可能同时充斥着跳频、猝发以及定频等信号，不同的信号对应着不同的处理方式。传统的信号检测方法一般是基于通信信号的时域或频域数据信息，如能量检测方法，匹配滤波器方法，信号特征提取检测方法等。但传统的信号检测方法通常面临着低信噪比检测效果差，计算复杂度高耗时久或硬件要求高等缺陷。
3、深度学习模型可以自动的学习输入数据的特征，通过人工智能领域标记、训练的方式将人的经验转变为成果。在信号处理的领域当中，深度学习应用广泛，具备很好的潜能。但如今...
【技术保护点】
1.一种基于YOLOv5的复杂信号发现检测与分类方法，其特征在于该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv5的复杂信号发现检测与分类方法，其特征在于：步骤a)中信号接收机的接收还包括视频输入，其使用方法为：将信号接收机的全景观测功能中瀑布图变化视频作为输入，对宽带频谱实时检测。
3.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv5的复杂信号发现检测与分类方法，其特征在于：步骤1)中包括采集带宽设置、发射及采集中频设置，所述采集带宽设置为12MHz，发射及采集中频设置为300MHz。
4.根据权利要求1所述的一种基于YO...
【技术特征摘要】
1.一种基于yolov5的复杂信号发现检测与分类方法，其特征在于该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于yolov5的复杂信号发现检测与分类方法，其特征在于：步骤a)中信号接收机的接收还包括视频输入，其使用方法为：将信号接收机的全景观测功能中瀑布图变化视频作为输入，对宽带频谱实时检测。
3.根据权利要求1所述的一种基于yolov5的复杂信号发现检测与分类方法，其特征在于：步骤1)中包括采集带宽设置、发射及采集中频设置，所述采集带宽设置为12mhz，发射及采集中频设置为300mhz。
4.根据权利要求1所述的一种基于yolov5的复杂信号发现检测与分类方法，其特征在于：步骤1)中时频图像的计算方...
【专利技术属性】
技术研发人员：张一嘉，王泽群，时睿，王笙铭，徐璐，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：
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