一种基于深度残差网络的特定协议信号识别方法

一种基于深度残差网络的特定协议信号识别方法，S1：将时域模版匹配和频谱模版匹配拓展为时频模版匹配，将信号的时频能量转换成灰度图像；S2：构建深度残差网络，建立信号识别模型；S3：利用灰度图像对深度残差网络模型进行训练；S4：通过训练后的深度残差网络模型对传输过程中所训练的特定通信协议信号进行检测识别；本发明给出了将时域模板匹配和频谱模板匹配拓展为时频谱模板匹配，并运用神经网络从时频数据中学习并挖掘最佳时频谱图模板，设计了一种具有自适应学习能力的短波特定通信协议识别模型，提出一种基于深度残差网络的特征自动提取方法，解决了低噪声，多径时延，多普勒频偏，强干扰以及强混叠条件下特定协议的识别问题。