基于人工智能的无线复合干扰信号识别方法

本发明属于无线通信技术领域，具体来说是一种基于人工智能的无线复合干扰信号识别方法。本发明通过集成了非对称卷积块(ACB)得到一种新的神经网络结构ACSNet，旨在解决无线通信系统中的复合干扰信号识别问题，本发明基于人工智能，模型提高了神经网络检测细微信号特征变化的能力，从而提高了对错综复杂的干扰模式的识别精度，能够有效抵抗低干噪比对干扰信号识别带来的挑战。此外，ACSNet对复合干扰信号的功率比的变化表现出显著的弹性，突出了其对干扰信号功率分布不均衡的现实环境的适应性。