基于时频特征融合的深度学习宽带信号检测方法

本发明公开了一种基于时频特征融合的深度学习宽带信号检测方法，包括如下步骤：步骤1、采用matlab仿真软件模拟一般通信链路结构，生成各类通信调制信号的带噪样本数据集；步骤2、对样本进行预处理：对带噪样本数据进行短时傅里叶变换；步骤3、构建基于时频特征融合的宽带信号检测网络模型，该网络模型由Backbone网络、Neck网络、Heads网络三部分组成；步骤4、训练基于时频特征融合的宽带信号检测网络模型，将训练好的宽带信号检测网络模型用于未知信号的检测中。本发明充分结合了信号的时域与频域特性，通过特征融合提升了宽带信号检测网络的检测能力，优化了对中心频率可变的信号的检测。