[发明专利]一种数据链宽带噪声电磁信号干扰预测方法及系统

权利要求书

1.一种数据链宽带噪声电磁信号干扰预测方法，其特征在于，包括：

获取宽带电磁干扰时频谱图像和数据链性能参数直方图；

根据所述宽带电磁干扰时频谱图像和所述数据链性能参数直方图构建样本集；

将所述样本集分为训练集和测试集；

利用所述训练集对双通道CNN模型进行训练，得到双通道CNN预测模型；所述双通道CNN模型包括依次连接的特征提取层、特征融合层和预测回归层；

利用所述测试集对所述双通道CNN预测模型进行预测，得到数据链性能预测结果。

2.根据权利要求1所述的数据链宽带噪声电磁信号干扰预测方法，其特征在于，所述获取宽带电磁干扰时频谱图像和数据链性能参数直方图，具体包括：

获取通信链路上电磁信号的IQ信息和数据链性能参数；

将所述IQ信号进行STFT变换，得到宽带电磁干扰时频谱图像；

对所述数据链性能参数进行归一化处理并根据归一化处理后的数据链性能参数绘制数据链性能参数直方图。

3.根据权利要求1所述的数据链宽带噪声电磁信号干扰预测方法，其特征在于，所述利用所述训练集对双通道CNN模型进行训练，得到双通道CNN预测模型，具体包括：

将所述训练集的宽带电磁干扰时频谱图像输入所述特征提取层的第一特征提取模块，得到第一局部特征；

将所述训练集的数据链性能参数直方图输入所述特征提取层的第二特征提取模块，得到第二局部特征；

将所述第一局部特征和所述第二局部特征输入所述特征融合层，得到特征向量；

将所述特征向量输入所述预测回归层，得到数据链性能预测值；

根据所述数据链性能预测值与所述训练集中的目标值确定损失函数；

分别根据所述损失函数利用SGDM、RMSProp和Adam优化方法对所述双通道CNN模型进行优化，得到评价指标和多个优化结果；所述评价指标包括均方根误差和准确度；

根据所述评价指标和多个所述优化结果确定双通道CNN预测模型。

4.根据权利要求3所述的数据链宽带噪声电磁信号干扰预测方法，其特征在于，所述损失函数的表达式为：

其中，loss为损失函数，t_i是在第i类预测结果下的目标值，y_i为模型预测值，k为批量数。

5.根据权利要求3所述的数据链宽带噪声电磁信号干扰预测方法，其特征在于，所述均方根误差的表达式为：

其中，RMSE为均方根误差，y_i为模型预测值，t_i为在第i类预测结果下的目标值，N_train为通道的总样本数。

6.根据权利要求3所述的数据链宽带噪声电磁信号干扰预测方法，其特征在于，所述准确度的表达式为：

其中，Acc(y,t)为准确度，y_i为模型预测值，t_i为在第i类预测结果下的目标值，N_train为通道的总样本数，sign(y_i,t_i)为符号函数。

7.一种数据链宽带噪声电磁信号干扰预测系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取宽带电磁干扰时频谱图像和数据链性能参数直方图；

构建模块，用于根据所述宽带电磁干扰时频谱图像和所述数据链性能参数直方图构建样本集；

拆分模块，用于将所述样本集分为训练集和测试集；

训练模块，用于利用所述训练集对双通道CNN模型进行训练，得到双通道CNN预测模型；所述双通道CNN模型包括依次连接的特征提取层、特征融合层和预测回归层；

预测模块，用于利用所述测试集对所述双通道CNN预测模型进行预测，得到数据链性能预测结果。

8.根据权利要求7所述的数据链宽带噪声电磁信号干扰预测系统，其特征在于，所述获取模块，具体包括：

获取单元，用于获取通信链路上电磁信号的IQ信息和数据链性能参数；

STFT变换单元，用于将所述IQ信号进行STFT变换，得到宽带电磁干扰时频谱图像；

归一化处理和绘制单元，用于对所述数据链性能参数进行归一化处理并根据归一化处理后的数据链性能参数绘制数据链性能参数直方图。