基于谱图分解的宽带通信信号智能检测算法

对于宽带通信信号检测问题,针对目前基于深度学习的信号检测算法不适应于处理大带宽和大时宽的宽带信号以及对信号时频参数估计存在的固有偏差问题,提出基于谱图分解的宽带通信信号智能检测算法,完成对大带宽接收信号中窄带信号的高效准确检测。首先将由宽带信号转化而来的灰度时频谱图通过谱图分解得到适合于目标检测网络输入大小的子谱图,然后使用改进的无锚框YOLOx目标检测算法对子谱图中的窄带信号进行检测,最后将子谱图的信号检测结果融合得到窄带信号的时频参数等检测结果。经过实验测试得出,该算法能够适应复杂的噪声环境,与其他深度学习算法和传统算法相比,具有较高的信号检测概率,较低的虚警概率,较小的信号参数估计平均误差,其检测精度更高,鲁棒性、实用性、通用性更强。