一种新环境下干扰识别的鲁棒性方法

摘要

本发明公开了一种新环境下干扰识别的鲁棒性方法，属于信号干扰领域。本发明首先设置基于卷积神经网络的干扰识别模型，并采用静默期的采集信号作为第一训练集，对干扰识别模型进行基础训练；再采用非静默期的采集信号作为第二训练集，对步骤2训练好的干扰识别模型进行第二次训练，并将第二次训练好的干扰识别模型作为干扰识别器；其中，第二训练与基础训练采用的损失函数和优化函数相同，第二训练过程中采用的学习率低于基础训练采用的学习率；对待识别信号信号进行预处理后输入干扰识别器获取识别结果。本发明对干扰识别效果良好，且本发明适用于当信道环境发生变化，噪声改变时等新环境下的干扰识别。