异常电磁频谱智能预警方法

本发明具体涉及一种异常电磁频谱智能预警方法，包括：采集频谱数据，计算其时间占用度序列，并划分为训练集和测试集；构建改进的时序卷积网络，门控循环单元和多头注意力三者组成的神经网络模型；将训练集输入到网络中进行训练；将测试集输入到完成训练的网络中得到预测数据，利用极值理论学习预测数据和测试集数据的偏差分布，设定异常判定的阈值；对未来时刻进行预测，并在未来时刻添加异常信号，计算预测数据和异常数据的偏差，将偏差与阈值比较，判断是否出现异常。本发明能够采用无监督的学习方法，仅依赖正常状态的频谱数据，实现对异常频谱的预警，可应用于无线电技术领域。