基于YOLOv5的多信道信号样式识别系统的设计与实现

基于YOLOv5的目标检测算法,致力于解决战场通信侦察对抗系统中复杂通信信号识别问题。随着通信信号体制的快速发展,非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别及信号辐射源个体识别变得更加困难。针对此类问题,提出了信号高阶图谱分析和深度神经网络的多信道信号样式识别方法,解决了当辐射源为N个时,对AM-SSB-SC、AM-DSB-SC、FM、GMSK 4种调制信号的快速识别问题。首先,利用信号高阶谱分析将4种调制信号变换为信号高阶谱图,再将标注后的图片输入到YOLOv5神经网络模型中进行深度学习;然后,通过优化YOLOv5网络结构,使其能并行处理N幅图片;最后将训练好的网络嵌入到软件无线电系统中进行测试,对辐射源产生的调制信号进行识别分类。完成了4种调制信号的快速识别系统设计,实现了非合作接受条件下多信道信号样式的检测和识别。