基于图像深度学习的无线电信号识别

摘要：

提出了一种利用图像深度学习解决无线电信号识别问题的技术思路.首先把无线电信号具象化为一张二维图片,将无线电信号识别问题转化为图像识别领域的目标检测问题;进而充分利用人工智能在图像识别领域的先进成果,提高无线电信号识别的智能化水平和复杂电磁环境下的识别能力.基于该思路,提出了一种基于图像深度学习的无线电信号识别算法——RadioImageDet算法.实验结果表明,所提算法能有效识别无线电信号的波形类型和时/频坐标,在实地采集的12种、4740个样本的数据集中,识别准确率达到86.04％,mAP值达到77.72,检测时间在中等配置的台式计算机上仅需33 ms,充分验证了所提思路的可行性和所提算法的有效性.

关键词：无线电信号识别、深度学习、射频机器学习、卷积神经网络、图像目标检测

所属期刊栏目：40

分类号：TN971

资助基金：国防科技创新特区基金

在线出版日期：2019-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：114-125