系统工程与电子技术

作者：阳鹏飞, 何羚, 王茜, 王睿笛, 张明志

单位：1. 电子科技大学航空航天学院, 四川 成都 611731；2. 飞行器集群智能感知与协同控制四川省重点实验室, 四川 成都 611731

关键词：混合信号,多域特征提取,干扰识别,Transformer,干信比

基金：四川省自然科学基金(2022NSFSC0545);四川省自然科学基金(2023NSFSC0494)

针对无线通信信道易受到蓄意射频信号干扰问题，提出了一种从混合信号中识别干扰类型的方法。通过改进经典Transformer结构, 形成新型网络模型Multidomain-former, 以提取多域特征和识别信号干扰类型。首先, 通过特定的序列划分机制对输入频谱进行预处理, 并通过线性嵌入和位置编码保留原始顺序特征; 其次, 设计了逆傅氏变换和傅氏变换结合的编码模块, 使Multidomain-former能同时提取频域和时域特征。使用通用仪器和收发天线搭建了无线收发信道, 在不同干信比条件下对混合信号频谱进行采集, 得到训练集和测试集。干扰对比实验通过所提Multidomain-former网络模型完成, 并将经典的Transformer结构和其他常见的深度学习模型与所提网络模型进行了对比。对比实验结果表明, 在干信比小于10 dB时, 所提模型性能相较于经典Transformer在识别正确率方面有2%~3%的提升; 在干信比等于-5 dB时, 所提模型以最少参数量和次低计算复杂度获得了比另外5种基准网络高3.0%~9.3%的识别率。

来源：2024年第6期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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