[发明专利]一种频谱异常检测方法

说明书

本发明公开了一种频谱异常检测方法，包括：将采集得到的无线电信号数据，进行短时傅里叶变换，得到短时傅里叶变换数据；对短时傅里叶变换数据进行分类提取处理，得到通道数据；初始化第一检测模块和第二检测模块，得到第一检测模块和第二检测模块的参数初始值；对第一检测模块和第二检测模块进行参数更新，得到第一优化检测模块和第二优化检测模块；利用第二优化检测模块，建立电磁频谱异常检测模型，利用电磁频谱异常检测模型实现异常检测。本发明方法充分利用了电磁频谱数据的统计信息，解决了传统方法获取频谱异常样本导致检测精度受限以及在实际应用中的局限性的问题。

技术领域

本发明涉及电磁频谱监测领域，尤其涉及一种频谱异常检测方法。

背景技术

目前，随着电磁技术和无线通信技术的快速发展，无线电信号的形式呈现出多样化的趋势，人类对无线电频谱资源的需求越来越强烈，无线电频谱却不是取之不尽用之不竭的。日益增长的应用需求和有限频谱资源之间的矛盾，为电磁频谱的监管和电磁空间的安全保障增加了难度。近年来，业余无线电台、无人机、无线通信设备的个人使用情况越来越普遍，而由于缺乏对电磁空间安全的认识，非法入侵无线通信频段的事例时有发生，甚至出现民航无线电受到干扰，发生安全事故。

现有的电磁频谱异常检测方法主要包括两大类：一类是利用频谱分析的方法，通过分析频谱特征参数的变化，来判断频谱状态是否发生异常；另一类是对电磁频谱数据，利用有监督的机器学习算法进行二分类处理，从而判断频谱异常与否，如：支持向量机，朴素贝叶斯分类方法等。

现有的电磁频谱异常检测方法在实际应用过程中，主要存在两方面的问题。一方面，在实际无线电传播频段中，大部分时间无线电信号都是处于正常工作的状态，发生异常的概率相对比较小；而且，由于无线电系统的组成及工作过程较为复杂，系统内部故障和外部干扰信号等多种原因，都可能导致系统检测端频谱信号发生异常，从而使得频谱异常样本获取难度大，上述有监督的检测方法难以充分掌握经验知识，从而影响到检测精度；另一方面，现有方法主要基于特定任务和场景，电磁频谱异常信号的类型采用人为标准定义，导致其在实际应用中具有局限性。

发明内容

针对现有电磁频谱异常监测方法存在的难以获取频谱异常样本导致检测精度受限以及在实际应用中的局限性的问题，本发明公开了一种频谱异常检测方法和装置，其在训练建立检测模型时不需要利用频谱异常时的数据，解决了现有算法大都是基于有监督的方法进行分类的问题和异常信号类型采用人为标准定义的局限性。

本发明公开了一种频谱异常检测方法，其包括：

S1，采集得到无线电信号数据；将采集得到的无线电信号数据，作为待处理数据；对待处理数据进行短时傅里叶变换，得到短时傅里叶变换数据；

S2，根据短时傅里叶变换数据的类别构成信息和参数信息，对短时傅里叶变换数据进行分类提取处理，得到通道数据；利用通道数据构建第一图片数据；对第一图片数据进行正向标签设置，得到第一标签数据；

所述短时傅里叶变换数据的类别构成信息包括实数数据信息和虚部数据信息，所述短时傅里叶变换数据的参数信息包括功率数据信息和相位数据信息；

S3,建立第一检测模块和第二检测模块；对第一检测模块和第二检测模块分别进行初始化处理，分别得到第一检测模块和第二检测模块的参数初始值；

利用第一图片数据和第一标签数据，对第一检测模块和第二检测模块分别进行参数更新，分别得到参数更新后的第一检测模块和参数更新后的第二检测模块；

利用参数更新后的第二检测模块，建立电磁频谱异常检测模型；

S4，利用电磁频谱异常检测模型对通道数据进行处理，得到电磁频谱异常检测模型的输出数据；对所述输出数据进行判别和统计，得到电磁频谱异常的发生概率。