基于人工智能和大数据的异常无线电信号监测方法及系统

本发明涉及信号检测技术领域，具体涉及基于人工智能和大数据的异常无线电信号监测方法及系统，包括：获取分布在物联网环境中的传感器和接收器实时采集各个设备的无线电信号数据；对采集到的无线电信号数据进行预处理；利用特征工程技术从预处理后的无线电信号数据中提取异常信号特征；基于标记的历史异常信号特征数据训练卷积神经网络模型；将训练好的卷积神经网络模型部署到监测系统中，实时监测物联网设备的无线电信号，自动识别异常信号；根据异常信号的严重程度，生成相应的警报信息，并通过对应渠道发送警报通知。从而可以采用多种无线电信号的特征综合判断信号质量以对故障情况进行监测，这样准确度较高。