一种基于深度模式识别模型的跳频频率集估计方法及系统

本发明公开了一种基于深度模式识别模型的跳频频率集估计方法及系统，涉及跳频通信技术领域，方法包括：采集包含跳频信号的同相正交信号数据并预处理，得到点状跳频图并划分训练集和测试集；构建基于注意力机制的跳频周期图案深度模式识别网络模型并使用训练集进行训练；采用训练后的深度模式识别网络模型提取验证集的跳频周期图案；对跳频周期图案进行匹配对齐后提取跳频频率集。本发明通过生成点状跳频图，采用基于注意力机制的跳频周期图案深度模式识别网络模型对点状跳频图进行模式分析识别，提取点状跳频图中的跳频周期图案，在匹配对齐跳频周期图案后提取跳频频率集，在算法复杂度较低的条件下显著提升跳频频率集估计的准确度和鲁棒性。