一种少样本通信干扰信号识别的方法技术

本发明专利技术公开了一种少样本通信干扰信号识别的方法，针对现有干扰识别模型训练所需样本数量庞大的问题，本发明专利技术方法将通信干扰信号的多组序列样本集进行域变换、图形化映射和数据增强的预处理，使得原干扰样本信号增强，增强后的干扰样本信号数增加，得到增强处理数据集，提供更多有用信息，从而便于模型进行学习，避免了模型训练中的过拟合；利用具有一定泛化能力的预训练特征提取模型，通过调整模型的参数，使其更好地适应增强处理数据集，并在增强后干扰样本信号集上进行迭代训练，更新模型参数，获的具备更好的干扰信号识别能力的增强信号识别模型，进而提高对通信干扰信号的识别准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信，具体涉及一种少样本通信干扰信号识别的方法。

技术介绍

1、无线通信在信息化发展中扮演着重要的角色，在现代通信中占据着极其重要的位置，被广泛应用于商业、气象、军事、民用等领域。当代无线通信系统很多，例如航天测控通信系统、蜂窝移动通信系统、无线寻呼系统、短波通信系统、微波通信系统等等。各种通信系统由于自身的特点而应用于不同的场合。由于通信信号的产生和传输过程中会受到信号和信道的干扰及其他不稳定因素的存在，会造成接收信号波形不稳定。随着电磁环境日益复杂，无线通信系统的正常运行受到严重威胁。此时，全面监测无线通信系统所面临的干扰显得极为重要。通过干扰监测全面掌握无线通信系统所面临的电磁环境，才能有效规范频段的频谱使用保护无线通信系统；才能指导主控站、注入站等地面站的选址，尽量避免其受到电磁干扰影响；才能为抗干扰技术研发和措施实施提供技术支撑，对维持无线通信系统的正常运行意义重大。

2、在现代通信中，如梁金第等人提出一种联合多维特征的干扰识别方法，首先从多个域提取多维特征，然后分别基于svm和决策树作为分类器进行干扰识别。该方法需本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种少样本通信干扰信号识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的少样本通信干扰信号识别的方法，其特征在于，所述步骤S2中，对任意干扰信号的图形化映射处理具体为：对干扰信号进行傅里叶变换，使其从时域信号转换为频域信号，然后根据干扰信号的时域序列的实部、虚部以及和频域序列分别进行图像化映射，得到对应的实部时域图、虚部时域图和频域图三个通道的图像像素矩阵，将该三通道图像作为一个干扰样本信号。

3.根据权利要求2所述的少样本通信干扰信号识别的方法，其特征在于，所述步骤S2中，得到干扰样本信号后，对任意干扰样本信号的增强扩展处理具体为：对干扰样本信...

【技术特征摘要】

1.一种少样本通信干扰信号识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的少样本通信干扰信号识别的方法，其特征在于，所述步骤s2中，对任意干扰信号的图形化映射处理具体为：对干扰信号进行傅里叶变换，使其从时域信号转换为频域信号，然后根据干扰信号的时域序列的实部、虚部以及和频域序列分别进行图像化映射，得到对应的实部时域图、虚部时域图和频域图三个通道的图像像素矩阵，将该三通道图像作为一个干扰样本信号。

3.根据权利要求2所述的少样本通信干扰信号识别的方法，其特征在于，所述步骤s2中，得到干扰样本信号后，对任意干扰样本信号的增强扩展处理具体为：对干扰样本信号中的实部时域图、虚部时域图进行傅里叶变换，使其从时域信号转换为频域信号，得到对应的实部转换频域图和虚部转换频域图；然后，将...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩欢，卢建平，孙强，张亚晖，石昌友，夏榕泽，周静，黄蔚，程史靓，冯鑫，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军工程大学，
类型：发明
国别省市：