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基于CNN的无线电调频广播同频干扰检测算法
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2021-05-25
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针对无线电干扰中较为突出的同频干扰问题，将深度学习应用于干扰信号检测，提出一种无线电调频广播同频干扰检测算法。将调频广播数据转化为能体现信号特性的小波变换时频图，并将其作为卷积神经网络（CNN的训练数据，训练CNN学习信号的时频特征，得到干扰检测模型。实验结果表明，与传统的机器学习算法相比，该算法能更准确地检测出广播信号中是否存在同频干扰信号，其干扰检测准确率达95.0%。
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