基于卷积神经网络的无线电广播同频干扰检测

摘要

针对无线电干扰中较为突出的同频干扰问题,将深度学习应用于干扰信号检测,提出一种无线电调频广播同频干扰检测算法。将调频广播数据转化为能体现信号特性的小波变换时频图,并将其作为卷积神经网络(CNN)的训练数据,训练CNN学习信号的时频特征,得到干扰检测模型。实验结果表明,与传统的机器学习算法相比,该算法能更准确地检测出广播信号中是否存在同频干扰信号,其干扰检测准确率达95.0%。