民航VHF电台中基于CNN频谱感知的抗干扰技术

针对民航甚高频地空通信系统中干扰复杂的问题,本文通过引入认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)频谱感知的抗干扰技术。通过对甚高频目标信号的特征提取,应用CNN对网络进行频谱感知找出频率空闲点。由此,通过对甚高频电台工作频点的合理选择,实现对频率资源的最优化配置,从而消除频率干扰并保证最优的通信质量。仿真验证了算法可以有效地提高系统的抗干扰性能。