基于软件无线电与神经网络的频谱监测识别系统

• 作者: 刘申 覃远年 谢旭锋
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: GNURadio 频谱监控 频谱识别 BP神经网络 主成分分析
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 工程实践及应用技术
• 页码范围: 239-245
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3114.2020.01.017

摘要

为了解决目前城市频谱监测工作依赖于固定的监测站、持续性监测能力较差和频谱异常判定人工依赖性高等问题,提出了一种利用软件无线电搭配人工智能的新型频谱监测识别系统.首先利用GNURadio软件无线电平台,实现对某一频段的实时监测,获得所需要的频域数据;再利用一系列预处理手段,优化数据样本;最后,在前馈(BP)神经网络中,对频域状态波形进行识别,确定其信号数量、类型及信号所处信道,可以实现持续性频谱监测和智能频谱状态识别判定,其神经网络识别准确率高达96.1％.该系统可以嵌入手持频谱监测设备,并结合云端服务器持续智能地监测区域频谱环境.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃远年		52	165	7.0	11.0
2	谢旭锋		1	0	0.0	0.0
3	刘申		1	0	0.0	0.0