非正常无线电信号的自动识别系统及其方法

摘要

本发明公开一种非正常无线电信号类型的自动识别和自学习方法,其特点是通过分析实测无线电信号的频谱数据，结合无线电监测专家的经验知识和特征提取方法，完成对无线电信号的特征提取；在无线电信号的特征空间中，采用聚类分析方法，对实测的扫频式干扰、宽带干扰、窄带干扰、非法插播信号等进行了聚类分析；利用聚类分析结果，该方法可使无线电监测设备具有自动识别非正常无线电信号类型的能力。随着实测无线电信号频谱数据的积累及识别误差的增大，该方法提供了定期对聚类分析结果进行自学习的能力。根据识别结果，结合通信设备，该方法提供了监测设备的自动报警能力。该方法用于无线电监测设备，提高了无线电监测设备的信息处理能力，可实现无线电监测设备的无人值机，减少了监测技术人员的工作量。