[发明专利]一种基于随机森林的信号检测方法、终端、介质及飞行器

权利要求书

1.一种基于随机森林的信号检测方法，其特征在于，所述基于随机森林的信号检测方法包括：利用采样频率和码元速率对传输比特进行过采样，生成数据矩阵；将所述数据矩阵中划分的训练集对随机森林分类器进行训练，将所述数据矩阵中划分的验证集对随机森林分类器进行检测；

所述利用采样频率和码元速率对传输比特进行过采样，生成数据矩阵包括：

(1)分别产生0比特和1比特，按照采样频率和码元速率对传输比特进行过采样，过采样倍数为B，则过采样后生成大小为B*2的数据矩阵；

(2)将过采样后的数据矩阵通过高斯信道，按照不同信噪比添加有色噪声；

在步骤(2)中，信噪比范围为SNR_min:SNR_step:SNR_max，其中SNR_min为最低信噪比，SNR_max为最高信噪比，SNR_step为步长；

0比特、1比特经过过采样后添加不同信噪比噪声，结合纯噪声数据构成大小为的训练数据矩阵。

2.如权利要求1所述的基于随机森林的信号检测方法，其特征在于，所述对随机森林分类器进行训练具体包括：对随机森林分类器参数进行优化，仿真不同决策树棵树下检测性能；选择决策树棵树为50。

3.如权利要求1所述的基于随机森林的信号检测方法，其特征在于，验证集对随机森林分类器进行检测包括：将验证集中数据作为分类器的输入，并计算检测概率和虚警概率。

4.如权利要求3所述的基于随机森林的信号检测方法，其特征在于，所述计算检测概率和虚警概率包括：对SVM、ANN和随机森林三种分类模型进行训练，然后通过产生新的数据对SVM、ANN和随机森林分三种类模型进行静态信号和动态信号检测，获得检测概率以及虚警概率。

5.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～4任意一项所述的基于随机森林的信号检测方法。

6.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～4任意一项所述的基于随机森林的信号检测方法。