基于图像的深度学习无线电信号识别

简介：
本研究探索利用深度学习技术，通过分析无线电信号对应的图像特征，实现对复杂无线环境下的信号高效、准确的识别与分类。 本段落提出了一种利用图像深度学习技术解决无线电信号识别问题的新方法。首先将无线电信号转化为二维图片形式，并将其视为一个目标检测任务；然后应用人工智能在图像识别领域的先进成果，以提升无线信号的智能化识别能力和复杂电磁环境下的辨识能力。基于此思路，开发出了一种名为RadioImageDet的算法用于无线电信号识别。 实验结果显示，在包含12类共计4740个样本的数据集中，该算法能够准确地识别无线电波形类型及其时/频坐标位置；其识别准确性达到了86.04%，mAP值为77.72，并且在一台配置中等的台式计算机上仅需33毫秒即可完成检测任务。这些结果充分验证了所提出的方法和算法的有效性和可行性。