基于深度学习YOLOv2算法的无线通信网络干扰信号准确识别方法

摘要

由于不同种类的干扰信号,其信号特征属性是不同的,造成传统方法对无线通信网络干扰信号识别的准确率下降。为此,提出基于深度学习YOLOv2算法的无线通信网络干扰信号准确识别方法。首先利用深度学习算法对无线通信网络干扰信号进行聚类,以此确定干扰信号中心;然后利用YOLOv2算法分割由通信信号组成的时频图像;最后构建时频图像干扰信号检测框,并结合干扰信号中心确定结果实现无线通信网络干扰信号准确识别。设计对比实验,实验结果表明,所提出方法先验框高度最大,即实际的检测范围最大,识别耗时最短,可以达到无线通信网络干扰信号准确识别的目的。