基于USRP与YOLOv3算法的信号采集与识别设计

为了加快射频信号的采集和分析,采用NI USRP-2901硬件设备和LabVIEW软件实现一个射频信号采集处理平台。射频信号经过USRP-2901设备被放大、混频、滤波,滤波后的信号经过AD9361捷变收发器进行模数转换。通过FPGA将数字信号下变频到基带同相I信号和正交相Q信号。分别对I/Q信号加入汉明窗、汉宁窗、矩形窗,之后进行FFT得到频谱图数据。通过YOLOv3算法对标注好的频谱图数据集进行训练,训练完成后得到权重文件。调用权重文件对频谱图进行识别,识别时域信号中添加的是哪种窗函数。实验结果表明,采用YOLOv3算法比其他基于RPN算法的目标检测算法要好,YOLOv3算法泛化能力强,对于背景物体的识别有更高的准确率。