基于鏡像填充譜與LA-ResNet50的超短波衛(wèi)星信道分類識別算法

吳尚，沈雷，王李軍,3，張如栩，胡鑫

研究與開發(fā)

基于鏡像填充譜與LA-ResNet50的超短波衛(wèi)星信道分類識別算法

吳尚1,2，沈雷1，王李軍1,2,3，張如栩1，胡鑫1

（1.杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院，浙江 杭州 310018；2.中國電子科技集團(tuán)公司第三十六研究所，浙江 嘉興 314000；3.通信信息控制和安全技術(shù)重點實驗室，浙江 嘉興 314000）

針對超短波頻段中存在的5 kHz信道、25 kHz信道、寬帶干擾信道、窄帶干擾信道和單音干擾信道的分類識別問題，提出了一種基于鏡像填充譜與局部二值模式的注意力機(jī)制殘差網(wǎng)絡(luò)（LBP attention ResNet50，LA-ResNet50）的超短波信道分類識別方法，有效解決了低信噪比下衛(wèi)星信道與底噪難以區(qū)分，信號信道與特征相近的干擾信道識別困難的問題。首先，所提方法對超短波的頻譜進(jìn)行鏡像對稱并填充，同時對頻譜邊緣進(jìn)行描黑處理，構(gòu)成鏡像填充譜，提高不同類型信道頻譜圖的區(qū)分度；然后，在ResNet50中引入通道注意力機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)模型關(guān)注度集中在信道上；最后，提出了基于交叉熵和局部二值模式（local binary pattern，LBP）的損失函數(shù)，提高對信號信道和干擾信道圖像邊緣細(xì)微紋理特征的提取效果。所提基于鏡像填充譜和LA-ResNet50的方法，對比利用快速傅里葉變換（fast Fourier transform，F(xiàn)FT）頻譜門限閾值分類的傳統(tǒng)方法與基于鏡像填充譜的YOLOv5s目標(biāo)檢測分類法，以及基于鏡像填充譜的注意力機(jī)制殘差網(wǎng)絡(luò)（Attention-ResNet50）、Transformer網(wǎng)絡(luò)方法，在10 dB信噪比下對超短波信道的分類識別率分別提高了19.8%、8.2%、1.8%、0.8%。

超短波信道；注意力機(jī)制；分類識別；ResNet50

0 引言

超短波通信具有優(yōu)異的性能，其優(yōu)點包括通信簡單可靠、機(jī)動靈活、抗毀性較強(qiáng)等[1]。超短波頻段是通信系統(tǒng)的常用頻段，一方面由于超短波有一定的繞射能力，能夠在城市、山區(qū)等復(fù)雜場景下提供遠(yuǎn)距離傳輸；另一方面，與短波相比，超短波可提供較大帶寬進(jìn)行信息傳輸[2]。隨著無線通信技術(shù)的不斷發(fā)展，工業(yè)、生活中電子通信設(shè)備的廣泛應(yīng)用，電磁環(huán)境變得越來越復(fù)雜，電磁環(huán)境日益惡劣，通信可靠性和穩(wěn)定性受到嚴(yán)重影響，使得超短波頻段中存在各類異常干擾[3]。超短波衛(wèi)星信道分類識別不僅要對目標(biāo)信道識別，也要對非法占用頻譜資源的異常干擾信道分類識別[4]。同時超短波頻譜易受地形、天線、天氣等影響，底噪起伏不定，存在信噪比降低的情況，給信道分類識別帶來困難。

傳統(tǒng)方法中，信道分類識別通常從頻譜能量和形狀特征上出發(fā)，通過頻譜中能量起伏結(jié)合信道帶寬形狀在頻域上判斷信道有無，計算量較低，實現(xiàn)較為簡單，有利于工程部署。在穩(wěn)定的底噪環(huán)境中，文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[6]研究了一種新型的能量雙門限聯(lián)合頻譜的信道分類方法，與傳統(tǒng)的單一地利用頻譜能量特征的分類識別方法相比，顯著提高了識別率。文獻(xiàn)[7]研究了基于頻譜上信號能量的分類識別技術(shù)，提出了改進(jìn)型頻譜能量檢測算法，在能量檢測器和能量比檢測器的基礎(chǔ)上，提出了一種混合頻譜能量檢測算法，該算法不僅考慮了噪聲不確定性對系統(tǒng)性能的影響，而且有效克服了傳統(tǒng)頻譜能量探測器的感知故障和大計算問題。文獻(xiàn)[8]研究了不同信噪比信號下的最優(yōu)相關(guān)窗口尺寸和最優(yōu)譜相關(guān)比，提出了一種自適應(yīng)相關(guān)窗口頻譜能量檢測算法，可以解決檢測低信噪比信號時檢測性能差的問題，但是，以上傳統(tǒng)方法大多是判斷信道的有無，針對信號信道在異常干擾信道存在的情況，傳統(tǒng)的分類識別方法難以區(qū)分信號信道和干擾信道，且超短波信道能量波動受天線以及環(huán)境影響較大，分類識別性能對環(huán)境以及噪聲較為敏感，在低信噪比下適用性較低。

深度學(xué)習(xí)方法給傳統(tǒng)的調(diào)制方式識別問題帶來了新的解決方案，可以利用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練這些信號頻譜圖來獲得自動分類識別調(diào)制方式的能力。文獻(xiàn)[9]通過信號短時傅里葉變換的時頻圖與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的超短波特定信號識別方法，自動依據(jù)信號特征進(jìn)行調(diào)制方式分類識別，但低信噪比下特征不明顯，識別率較低。文獻(xiàn)[10]提出了一種利用ResNet-50深度學(xué)習(xí)模型，基于星座密度矩陣的調(diào)制分類識別算法，在調(diào)制方式識別上有較好的效果。文獻(xiàn)[11]提出了一種將時域和頻域進(jìn)行壓縮構(gòu)成頻譜圖的方法，使圖片有更豐富的信號特征，再將圖片輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)制方式的分類識別，有效地提高了識別率。

目標(biāo)檢測是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個基礎(chǔ)任務(wù)和研究熱點，YOLO的網(wǎng)絡(luò)模型將目標(biāo)檢測概括為一個回歸問題，實現(xiàn)端到端的訓(xùn)練和檢測，由于其良好的速度－精度平衡，近幾年一直處于目標(biāo)檢測領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，被成功地研究、改進(jìn)運用到超短波信道的目標(biāo)檢測中[12]。文獻(xiàn)[13]提出基于頻譜疊加的處理方式構(gòu)成頻譜圖，突出頻譜與噪聲的差異，從而擴(kuò)充圖片中的信道特征，再通過YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)模型分類識別寬帶頻譜中不同的信道類型，但頻譜疊加處理需要大量的數(shù)據(jù)，計算量較大。

近年來Transformer網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)利用給分類識別帶來了巨大的優(yōu)勢，文獻(xiàn)[14]提出了一種采用基于注意力機(jī)制的Transformer網(wǎng)絡(luò)對信號進(jìn)行進(jìn)一步的特征提取并分類。針對任意形狀的場景文本檢測與識別，均表現(xiàn)出了優(yōu)秀的性能。文獻(xiàn)[15]提出了一種融合Transformer編碼器和變分自編碼器的隨機(jī)Transformer多維時間序列異常檢測模型，該網(wǎng)絡(luò)模型對分類檢測的時間效率具有一定的優(yōu)勢，但是，Transformer網(wǎng)絡(luò)在全局特征的融合上具有較好的能力，但忽視了局部特征的處理，因此在信道分類識別上性能略有不足。

圖1 基于鏡像填充譜與LA-ResNet50的超短波信道分類識別方法流程

綜上所述，目前深度學(xué)習(xí)的方法在超短波信道的分類上使用較少，多集中在調(diào)制方式上，而忽視了信號信道以及干擾信道的分類識別，同時存在低信噪比下頻譜特征不明顯導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)方法分類識別率較低的問題。

本文在殘差網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上提出了一種基于鏡像填充譜與LA-ResNet50網(wǎng)絡(luò)超短波信道分類識別方法，將傳統(tǒng)的超短波信道分類識別問題，轉(zhuǎn)化為圖像分類處理問題，可以得到較好的分類識別效果。所提算法首先通過快速傅里葉變換處理天線采集的超短波寬帶信號，將處理后得到的頻譜進(jìn)行鏡像對稱并填充，同時對頻譜外部邊緣做描黑處理，構(gòu)成鏡像填充譜，擴(kuò)大圖片中信道信息部分相對背景底色的占比。接著，利用YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)模型對超短波寬帶鏡像填充譜上的信號信道以及干擾信道進(jìn)行檢測獲取目標(biāo)圖片，最后通過LA-ResNet50網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識別訓(xùn)練。

LA-ResNet50在ResNet50中引入通道注意力機(jī)制，注意力機(jī)制顯式地建模特征通道之間的相互依賴關(guān)系，通過學(xué)習(xí)的方式獲取每個通道的重要程度，對各個通道上的鏡像填充頻譜圖像特征進(jìn)行加權(quán)，從而突出超短波頻譜中信道特征而減少對底噪特征的關(guān)注度，解決低信噪比下噪聲和信號信道以及干擾信道區(qū)分不明顯的問題。同時提出一種通過基于交叉熵和局部二值模式（local binary pattern，LBP）的損失函數(shù)度量和提取鏡像填充頻譜圖中信道的局部紋理信息，提高對不同類型信道特征差異的提取效果，從而提升分類識別率。

1 基于LA-ResNet50的超短波信道分類識別算法

超短波天線接收到的目標(biāo)衛(wèi)星頻段中主要存在5 kHz信道、25 kHz信道、寬帶干擾信道、窄帶干擾信道、單音干擾信道。通過本文提出的基于鏡像填充譜與LA-ResNet50的超短波信道分類識別方法，對上述5類信道進(jìn)行分類識別，其流程如圖1所示。

首先，通過超短波天線采集目標(biāo)衛(wèi)星信號數(shù)據(jù)，信號數(shù)據(jù)通過快速傅里葉變換后得到超短波信號寬帶頻譜，并對頻譜進(jìn)行上下對稱翻轉(zhuǎn)，通過顏色填充空白區(qū)域部分，將對稱的頻譜邊緣進(jìn)行描黑處理得到寬帶鏡像填充譜；然后，利用YOLOv5s目標(biāo)檢測模型獲取寬帶鏡像填充譜中的5類信道，制作圖片數(shù)據(jù)集；再次，構(gòu)建引入通道注意力機(jī)制并采用交叉熵和LBP損失函數(shù)的殘差網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)成本文提出的LA-ResNet50；最后，將獲取的不同信道類型的鏡像填充譜數(shù)據(jù)集輸入LA-ResNet50得到分類識別結(jié)果。

1.1 超短波信號接收處理

目標(biāo)衛(wèi)星超短波信號通過雙單元螺旋天線和超短波接收機(jī)實地采集并進(jìn)行處理。天線采用圓極化方式，增益為15 dBi。采集的超短波信號通過接收機(jī)對目標(biāo)頻段濾波，得到中心頻率為255 MHz、帶寬為40.96 MHz的寬帶超短波信號數(shù)據(jù)。天線架設(shè)地點為浙江省杭州市杭州電子科技大學(xué)，具體方位為東經(jīng)120°20′24″，北緯30°18′52″。天線采集超短波信號來自兩個方向的同步軌道衛(wèi)星，一是太平洋方向，具體位置為東經(jīng)78.5°；二是印度洋方向，具體位置為東經(jīng)172°。

1.2 鏡像填充譜圖片生成

3種類型頻譜圖對比如圖2所示。傳統(tǒng)的方式通過快速傅里葉變換（fast Fourier transform，F(xiàn)FT）得到頻譜圖片，信號頻譜數(shù)據(jù)占比整張圖片面積較少，相對而言，大部分面積為無效的白色底色背景信息，如圖2（a）所示，為此提出通過對原始頻譜進(jìn)行上下反轉(zhuǎn)對稱處理，豐富圖片信息，得到對稱頻譜，如圖2（b）所示。再對上下翻轉(zhuǎn)后的鏡像譜線間通過填充的方式覆蓋白色底色背景，進(jìn)一步增大了頻譜信息占比面積，同時對填充以后的上下譜線邊緣通過描黑的處理方式，勾勒出頻譜邊緣信息得到鏡像填充譜，如圖2（c）所示。

圖2 3種類型頻譜圖對比

通過以上圖片處理方式得到的鏡像填充譜，頻譜信息占比擴(kuò)大到原始頻譜的兩倍以上，進(jìn)一步提高了5類不同信道的圖片特征，同時通過邊緣勾勒描黑處理，把頻譜中存在的信道與底噪邊緣信息體現(xiàn)出來，有效地增加了噪聲與信道的區(qū)分度，有利于后續(xù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖片中的特征提取。

1.3 使用YOLOv5s進(jìn)行信道捕獲且歸一化處理

為了獲取超短波信號中存在的5類不同信道，采用了YOLOv5s目標(biāo)檢測模型，標(biāo)記并檢測寬帶鏡像填充譜中存在的信道，對信號信道以及干擾信道特征圖片進(jìn)行獲取。由于捕獲后得到的圖片尺寸大小不一致，為了保證數(shù)據(jù)的一致性和可比性，統(tǒng)一將圖像分辨率歸一化為三通道224 pixel× 224 pixel大小，捕獲后不同類型信道鏡像填充譜如圖3所示。

圖3 捕獲后不同類型信道鏡像填充譜

捕獲且歸一化后得到的5類信道圖片，有效頻譜面積得到放大，無效底色背景信息占比較少，信道特征更加明顯。

1.4 LA-ResNet50框架結(jié)構(gòu)

LA-ResNet50結(jié)構(gòu)見表1。

表1 LA-ResNet50結(jié)構(gòu)

圖4 殘差塊內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

其中，5-代表5種不同類型的輸入圖片，輸入經(jīng)過3個不同大小的卷積層和激活函數(shù)ReLU映射后，再經(jīng)過殘差函數(shù)()和通道注意力機(jī)制的計算與原輸入相加后得到殘差塊的輸出。網(wǎng)絡(luò)中通過多個殘差塊的反饋計算有效地提高網(wǎng)絡(luò)模型的性能[16]。LA-ResNet50采用殘差模塊避免了堆疊網(wǎng)絡(luò)層數(shù)帶來的網(wǎng)絡(luò)梯度消失和網(wǎng)絡(luò)退化問題[17]，具有較好的特征提取和分類識別能力。

1.5 通道注意力機(jī)制

加入通道注意力機(jī)制使網(wǎng)絡(luò)模型更傾向于關(guān)注圖片中信號信道與干擾信道的鏡像填充譜特征而非背景底噪?yún)^(qū)域，有利于網(wǎng)絡(luò)模型的特征提取[18]，解決低信噪比下信道特征不明顯特征提取能力較差的問題。通道注意力機(jī)制示意圖如圖5所示。

圖5 通道注意力機(jī)制示意圖

圖5中，通道注意力機(jī)制模塊包含3個部分：壓縮、激勵以及加權(quán)操作。假設(shè)輸入特征圖為，其尺寸為××。第一步是壓縮操作，對輸入進(jìn)行全局平均池化，將每個通道上的特征值空間特征均壓縮為一個實數(shù)，此時，特征圖尺寸變?yōu)?×1×，每一個實數(shù)均代表各自通道上具備全局感受野的全局特征；第二步為激勵操作，包含兩個全連接層，第一個全連接層對壓縮操作的輸出進(jìn)行降維，達(dá)到減少參數(shù)量的目的，第二個全連接層用來恢復(fù)原始維度，學(xué)習(xí)不同特征通道之間的非線性關(guān)系并得到表示每個通道重要性的權(quán)重矩陣；第三步是加權(quán)操作，將激勵操作輸出的通道重要性權(quán)重矩陣與輸入特征圖對應(yīng)通道相乘進(jìn)行加權(quán)，從而實現(xiàn)對重要特征的增強(qiáng)和對無用特征的抑制[19]。

1.6 交叉熵和LBP損失函數(shù)設(shè)計

為了增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模型對底噪和信號信道以及干擾信道的區(qū)分度上差異的關(guān)注，提高不同類型圖像在細(xì)微邊緣的對比度，本文提出了交叉熵?fù)p失和LBP損失對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行約束。損失函數(shù)表達(dá)式如式（1）所示。

為了關(guān)注信道中信號起伏毛刺的精細(xì)紋理特征，添加了LBP損失作為網(wǎng)絡(luò)模型的紋理損失約束。lbp的計算式如式（3）所示。

2 實驗與結(jié)果分析

實驗服務(wù)器GPU為NVIDIA TITAN RTX 3090，使用的深度學(xué)習(xí)框架為Pytorch。輸入圖像分辨率為224 pixel×224 pixel的3通道的圖像，模型訓(xùn)練使用批處理大小為64，訓(xùn)練迭代次數(shù)為50，初始學(xué)習(xí)率為3×10-4，每次訓(xùn)練的學(xué)習(xí)率衰減系數(shù)為0.7，模型解凍參數(shù)為2，正則化項的系數(shù)為8。

2.1 實驗數(shù)據(jù)集

由于當(dāng)前沒有公開的超短波信道分類的數(shù)據(jù)集可以使用，故本實驗數(shù)據(jù)集來自實驗室的超短波雙單元螺旋天線采集。實際每類圖片通過Matlab 2022a添加加性高斯白噪聲，信噪比為?10～25 dB，跨度為5 dB，5類不同類型信道，8種不同的信噪比的圖片數(shù)據(jù)，圖片訓(xùn)練集合每種類型不同信噪比下4 000張，驗證集合每種類型不同信噪比下1 000張。訓(xùn)練測試信號樣本數(shù)據(jù)見表2。

2.2 模型性能評價指標(biāo)

本文將模型提取的超短波信道頻譜特征進(jìn)行可視化，從可視化的特征圖中可以直觀看出模型對于圖像的關(guān)注點，以及模型是否學(xué)習(xí)到頻譜中不同于底噪的信道特征。

本文也使用相同信噪比下不同類型信道的識別準(zhǔn)確率，以及不同信噪比下各個網(wǎng)絡(luò)模型平均識別準(zhǔn)確率的曲線圖比較模型性能。識別率通過Top1排序統(tǒng)計比較，比較當(dāng)前識別結(jié)果與正確結(jié)果進(jìn)行驗證，將驗證圖像與模板和類外圖像進(jìn)行比對，統(tǒng)計模板排序為第一的比例。各個模型準(zhǔn)確率通過統(tǒng)計5類信號識別準(zhǔn)確率的平均值繪制曲線圖直觀反映各個模型的性能效果。

表2 訓(xùn)練測試信號樣本數(shù)據(jù)

2.3 特征圖可視化

使用ResNet50、Attention-ResNet50和LA- ResNet50 3種不同的網(wǎng)絡(luò)框架模型分別對15 dB下5 kHz信道、25 kHz信道以及3種不同帶寬的干擾信道圖像進(jìn)行測試，通過可視化模型分別提取特征，并繪制可視化熱力圖。分類識別特征圖可視化如圖6所示，熱力圖中的深色區(qū)域是模型學(xué)習(xí)到的超短波頻譜中不同類別信道的特征，即模型在識別時關(guān)注的區(qū)域。

圖6（a）中分別為5 kHz信道、25 kHz信道、寬帶干擾信道、窄帶干擾信道以及單音干擾信道的鏡像填充頻譜圖片。通過在3種不同網(wǎng)絡(luò)模型下提取特征的可視化熱力圖對比得到各個網(wǎng)絡(luò)模型對信道的關(guān)注度。從圖6（b）、圖6（c）、圖6（d）中矩形框區(qū)域可以明顯看出針對5類信道不同網(wǎng)絡(luò)模型的效果。在原始的ResNet50中模型關(guān)注度發(fā)生偏移且集中在信道邊緣部分，還存在關(guān)注區(qū)域錯誤的問題，如圖6（b）所示。在Attention-ResNet50中，模型關(guān)注區(qū)域得到有效擴(kuò)大，但是存在關(guān)注較少且分散、關(guān)注區(qū)域不夠集中的問題，如圖6（c）所示。本文提出的LA-ResNet50中，有效地增大了網(wǎng)絡(luò)模型對信道的關(guān)注區(qū)域，且關(guān)注區(qū)域集中在信道上，減少了存在關(guān)注偏移、錯誤的問題，如圖6（d）所示。LA-ResNet50大幅度提高對目標(biāo)信道的關(guān)注效果，而不關(guān)注背景以及底噪的無效信息，從而能更加準(zhǔn)確地關(guān)注目標(biāo)圖像中的信道特征。

2.4 信道分類識別性能仿真分析

對比基于頻譜門限閾值的傳統(tǒng)方法、YOLOv5s、ResNet50、Attention-ResNet50、Tansformer以及LA-ResNet50 5種算法在信噪比為15 dB的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的分類識別仿真測試，統(tǒng)計每種類別信道的識別準(zhǔn)確率，不同算法在數(shù)據(jù)集上的性能對比見表3。

從表3可以看出，在15 dB下，相對于傳統(tǒng)基于頻譜門限閾值的算法，基于深度學(xué)習(xí)的分類識別算法在各個類別信道下均有8%以上的提高。本文提出的方法相較于基于頻譜門限閾值的傳統(tǒng)方法平均識別率提高了15.4%，相比YOLOv5s目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型提高了4.14%，對比經(jīng)典ResNet50提高了3.24%，相比僅加入通道注意機(jī)制的Attention-ResNet50提高1.8%，相比于Transformer網(wǎng)絡(luò)識別率提高了0.31%。同時本文方法在每種類型信道上對比原始經(jīng)典的ResNet50方法對5 kHz信道識別率提高了2.9%，對25 kHz信道提高了2.6%，對寬帶干擾信道提高4.9%，對窄帶干擾信道提高2.5%，對單音干擾信道提高3.3%。

圖6 分類識別特征圖可視化

表3 不同算法在數(shù)據(jù)集上的性能對比

2.5 不同信噪比下分類識別能仿真分析

使用本文提出的超短波信道分類識別算法（LA-ResNet50）、基于頻譜門限閾值的傳統(tǒng)算法、YOLOv5s目標(biāo)檢測分類算法、經(jīng)典ResNet50算法和Attention-ResNet50算法，在5類不同信道類型的測試集中仿真，分別測試在不同信噪比下的分類識別效果，統(tǒng)計5類不同信號下的平均識別率。

不同信噪比下各個方法平均識別率如圖7所示。相比于傳統(tǒng)算法，基于深度學(xué)習(xí)的分類識別方法在不同信噪比下均有很大提升，在低信噪比下基于深度學(xué)習(xí)的方法相比于傳統(tǒng)方法有明顯的提高。信噪比為0的情況下本文提出的方法平均分類識別率相比基于頻譜門限閾值的方法提高了26.4%，相比YOLOv5s目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)提高了8.9%，相比原始ResNet50提高了4.0%，相比Attention-ResNet50提高了1.8%，相比經(jīng)典的Transformer網(wǎng)絡(luò)提高了1.3%，且在15 dB以上的高信噪比下本文提出的方法能達(dá)到95%以上的分類識別率。

圖7 不同信噪比下各個方法平均識別率

2.6 鏡像填充譜與原始頻譜分類識別效果仿真分析

采用本文提出的鏡像填充譜對比原始頻譜，分別在YOLOv5s、ResNet50和本文提出的LA-ResNet50模型中對測試集中5類不同的信號類型，在不同信噪比下進(jìn)行仿真測試分類識別效果，統(tǒng)計5類不同信號的平均識別率。

原始頻譜和鏡像填充譜在不同網(wǎng)絡(luò)模型下平均識別率如圖8所示，采用原始信號頻譜圖片作為輸入對比本文提出的鏡像填充譜作為輸入網(wǎng)絡(luò)的圖片，在不同的信噪比下鏡像填充譜對不同的網(wǎng)絡(luò)識別效果均有一定程度的提升。在10 dB的信噪比下使用本文提出的鏡像填充譜，在YOLOv5s目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)中提高了2.5%，在ResNet50中提高了3.0%，在LA-ResNet50算法中提高了3.0%。

圖8 原始頻譜和鏡像填充譜在不同網(wǎng)絡(luò)模型下平均識別率

3 結(jié)束語

本文提出了一種基于鏡像填充頻譜與LA-ResNet50的超短波信道的分類識別算法，利用鏡像填充譜有效提高了圖片中有效信息占比，提高了后續(xù)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練時對圖片中信道的特征提取效果。LA-ResNet50模型構(gòu)建時在主干網(wǎng)絡(luò)ResNet50中引入通道注意力機(jī)制，在各個通道上的頻譜圖像進(jìn)行加權(quán)提取特征，增強(qiáng)關(guān)注信道的特征而非背景特征。同時在訓(xùn)練模型時提出交叉熵和LBP加權(quán)損失函數(shù)，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模型對底噪、信道以及干擾的鏡像填充譜圖像特征的差異提取能力，提高不同類型信號圖像在細(xì)微邊緣的計算度量效果。實驗結(jié)果表明，本文方法相比傳統(tǒng)基于頻譜門限閾值方法、YOLOv5s目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)方法，以及經(jīng)典的ResNet50方法分類識別率均有較大提升。

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Ultrashort wave satellite channel classification and recognition algorithm based on mirror filled spectrum and LA-ResNet50

WU Shang1,2, SHEN Lei1, WANG Lijun1,2,3, ZHANG Ruxu1, HU Xin1

1. School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018，China 2. The 36th Research Institute of China Electronics Technology Corporation, Jiaxing 314000, China 3. Key Laboratory of Communication Information Control and Security Technology, Jiaxing 314000, China

In response to the classification and identification problems of 5 kHz channels, 25 kHz channels, broadband interference channels, narrowband interference channels, and single tone interference channels in the ultrashort wave frequency band, a classification and identification method for ultrashort wave channels based on mirror filled spectrum and LA-ResNet50 (LBP attention ResNet50) was proposed. The problem of difficulty in distinguishing between satellite channels and background noise under low signal-to-noise ratio, as well as the identification of signal channels and interference channels with similar characteristics, has been effectively solved. Firstly, the proposed method performs mirror symmetry on the ultrashort wave spectrum and fills it in, while blackening the edges of the spectrum to construct a mirror-filled spectrum, which improves the discrimination of different types of channel spectra. Then, channel attention was introduced into ResNet50 to focus the attention of the network model on the channel. Finally, a loss function based on cross entropy and local binary pattern (LBP) was proposed to improve the extraction effect of subtle texture features on signal channels and interference channels images. The proposed method based on mirror-filled spectrum and LA-ResNet50 has shown an improvement of 19.8%, 8.2%, 1.8%, and 0.8% in classification accuracy for ultrashort wave channels compared to the traditional method utilizing fast Fourier transform (FFT) spectrum thresholding, the YOLOv5s target detection and classification method based on mirror-filled spectrum, the Attention-ResNet50 method with attention mechanism based on mirror-filled spectrum, and the Transformer network method under a signal-to-noise ratio (SNR) of 10 dB.

ultrashort wave channel, attention mechanism, classification and identification, ResNet50

The National Natural Science Foundation of China (No.62072121), The “Pioneer” and “Leading Goose” Research and development Program of Zhejiang (No.2023C01143)

TN911.73

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2023185

2023?06?08；

2023?10?10

國家自然科學(xué)基金資助項目（No.62072121）；浙江省尖兵領(lǐng)雁項目（No.2023C01143）

吳尚（1997? ），男，杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院碩士生，中國電子科技集團(tuán)公司第三十六研究所聯(lián)合培養(yǎng)碩士生，主要研究方向為數(shù)字信號圖像處理。

沈雷（1979? ），男，博士，杭州電子科技大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向為數(shù)字圖像處理、模式識別。

王李軍（1978? ），男，博士，杭州電子科技大學(xué)碩士生導(dǎo)師，中國電子科技集團(tuán)公司第三十六研究所博士后工作站研究員，通信信息控制和安全技術(shù)重點實驗室常務(wù)副主任，主要研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)、信號與信息處理。

張如栩（1999? ），男，杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院碩士生，主要研究方向為數(shù)字信號處理。

胡鑫（1999? ），男，杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院碩士生，主要研究方向為數(shù)字信號處理。