-
题名基于改进YOLOv5s干扰跳频信号调制识别
- 1
-
-
作者
张海宾
魏洪基
王超
向长波
杨明洋
李晓龙
-
机构
西安电子科技大学杭州研究院
西安电子科技大学通信工程学院
中电科思仪科技有限公司
北京控制与电子技术研究所
-
出处
《郑州大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第5期43-50,共8页
-
基金
国防基础科研计划资助(JCKY2021608B001)。
-
文摘
复杂电磁环境中干扰信号会严重恶化跳频信号检测和识别性能,为了解决传统的检测方法在实际应用中存在错检、漏检、误检、多检等问题,通过对YOLOv5s网络进行改进,提出一种基于时频图的信号检测和识别算法。首先,构建了跳频信号+干扰信号组合模式的数据集,包含4种不同跳频信号调制类型和6种不同干扰类型,每个组合生成300个高分辨率时频图样本,总计构建7200组数据;其次,考虑到干扰和信号在时频图上拥有相似的特征,而跳频信号频率会随时间不断跳变,这使得信号附近的背景信息成为区分信号与干扰的关键特征,提出利用语境分层模块对背景信息进行分级,采用深度可分离卷积模块提取信号附近的背景信息,利用门控聚合机制加权聚合背景信息和信号特征,输出更具判别力的复合特征;最后,利用语境分层模块与门控聚合机制对YOLOv5s网络的主干网络部分进行改造,得到改进的跳频信号检测器。仿真结果表明:较传统YOLOv5s网络,所提算法的召回率R提升15.9百分点,均值平均精度mAP@0.5∶0.95提升8.9百分点,F 1提升9百分点,错检、漏检等情况显著减少。
-
关键词
跳频信号
信号检测
信号识别
干扰信号
YOLOv5s
-
Keywords
frequency hopping signal
signal detection
signal recognition
interference signal
YOLOv5s
-
分类号
TN971
[电子电信—信号与信息处理]
-
