基于Transformer的油气管道无线通信干扰信号识别方法技术

本发明专利技术涉及基于Transformer的油气管道无线通信干扰信号识别方法，包括：收集组建训练数据集和测试数据集，并采用时频分析工具进行预处理；将预处理后的训练数据集与标签成对输入到JR‑Transformer检测器进行离线训练，得到干扰信号识别模型；将训练完成的干扰信号识别模型进行线上部署，并通过测试数据集验证该干扰信号识别模型的识别性能；将实时产生的受到干扰的无线通信信号预处理后，输入至验证后的干扰信号识别模型，得到干扰信号识别结果。本发明专利技术利用CNN对图像的空间信息提取能力和Transformer对全局特征学习能力，能够实现自动提取特征并且在JSR为0dB时识别准确率可达到90％以上。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于transformer的油气管道无线通信干扰信号识别方法，属于无线通信。

技术介绍

1、无线通信系统作为油气管道工程的重要组成部分，承担着各类生产管理业务数据传输的重任，是保障管道安全运行的重要因素。而目前油气管道工程大多采用公网无线通信方式，这种方式存在抗干扰能力差等问题。当一些有源或无源干扰信号夹杂在无线通信信号中，可能会对正常通信双方造成巨大影响，以至于影响油气管道工程的正常运转。随着无线通信干扰信号的种类不断增多，严重影响无线通信的质量，这就要求无线通信具备更强的抗干扰能力。而无线通信干扰信号识别是实现油气管道无线通信抗干扰的前提，也是实现智能无线通信抗干扰的第一步。传统的干扰信号识别方法通常是分析其时域特征或者频域特征，基于统计方式进行识别，但这种方式需要大量的分析处理，并且随着新型干扰信号的出现，传统的方法很难区分此种干扰信号。

2、近年来，深度学习广泛应用于各种领域，尤其是图像处理。transformer利用自身强大的编码器和解码器实现了更大的感受野，可以建立更好的上下文关系，而卷积神经网络(cnn)由于其卷积操本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于Transformer的油气管道无线通信干扰信号识别方法，其特征在于，该方法通过油气管道无线通信干扰信号识别系统实现，油气管道无线通信干扰信号识别系统包括目标探测器、信号处理模块和干扰机，目标探测器包括无线信号发射机和无线信号接收机，信号处理模块包括干扰识别-Transformer检测器，干扰机发射的干扰信号的类别包括多音、二进制移频键控、二进制移相键控、单音、线性调频、部分频带噪声、窄带噪声、正弦调频、短周期脉冲噪声、长周期脉冲噪声、梳状频谱噪声和噪声调频，包括：

2.根据权利要求1所述的基于Transformer的油气管道无线通信干扰信号识别方法，其特征在于，采用...

【技术特征摘要】

1.基于transformer的油气管道无线通信干扰信号识别方法，其特征在于，该方法通过油气管道无线通信干扰信号识别系统实现，油气管道无线通信干扰信号识别系统包括目标探测器、信号处理模块和干扰机，目标探测器包括无线信号发射机和无线信号接收机，信号处理模块包括干扰识别-transformer检测器，干扰机发射的干扰信号的类别包括多音、二进制移频键控、二进制移相键控、单音、线性调频、部分频带噪声、窄带噪声、正弦调频、短周期脉冲噪声、长周期脉冲噪声、梳状频谱噪声和噪声调频，包括：

2.根据权利要求1所述的基于transformer的油气管道无线通信干扰信号识别方法，其特征在于，采用油气管道无线通信干扰信号识别系统，经仿真生成数据集，对数据集进行预处理，生成时频图像：包括：

3.根据权利要求1所述的基于transformer的油气管道无线通信干扰信号识别方法，其特征在于，jr-transformer检测器包括cnn和trans...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨颖超，杨纪凯，周荻，房树松，刘伟，
申请(专利权)人：张颖超，
类型：发明
国别省市：