基于频域叠加和深度学习的频谱信号识别

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摘 要：针对频谱监测领域频带较宽、接收机采样步进受限而造成的宽带频谱信号难以识别的问题，提出了一种频域叠加预处理和目标检测相结合的频谱信号识别方法。该方法利用频域叠加对频谱数据进行多帧叠加来突出频谱中的弱信号，将叠加处理后的频谱图像送入改进的目标检测网络中进行信号类型的识别。经过实验证明，此方法能够有效地识别7种类型的频谱信号，提出的频域叠加预处理能够提升目标检测算法的精度，并提高频谱中弱信号的识别能力，在信噪比为6 dB时，算法能够达到89.7%的平均识别率。（剩余15034字）

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