摘要
本发明公开了一种基于深度神经网络的短波跳频信号快速截获方法,包括以下步骤:S1、模型训练阶段:构建包含短波跳频信号样本及对应类别‑频率位置标签的训练数据集;设计深度神经网络架构,利用训练数据集优化网络权重,生成跳频信号截获模型:包括以下步骤:S1.1、宽带IQ信号采集;S1.2、STFT转换;S1.3、伪彩转换;S1.4、图像压缩;S1.5、数据归一化;S1.6、网络训练;S2、实时推理阶段:将接收的短波IQ信号输入训练完成的信号截获模型,得到是否存在跳频信号、跳速及频率范围的结果。通过上述方式,本发明通过时频转换与深度学习结合,实现短波窄带跳频信号的实时检测与参数提取,有效解决了复杂电磁背景环境下对短波窄带跳频信号的快速截获的难题。