本發(fā)明涉及通信，尤其涉及一種多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、全頻段短波信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域正面臨一項(xiàng)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：在復(fù)雜多變的電磁環(huán)境中精確識(shí)別和提取微弱或掩埋于噪聲中的目標(biāo)信號(hào)。為滿足寬頻段信號(hào)的檢測(cè)處理速度，傳統(tǒng)檢測(cè)系統(tǒng)采用低頻率分辨率時(shí)頻圖像作為輸入，該策略犧牲了對(duì)高精度信號(hào)檢測(cè)的要求，尤其是在強(qiáng)度較低或背景雜亂的情況下，造成誤檢概率的升高。當(dāng)前技術(shù)的局限性在于難以在保持實(shí)時(shí)性的前提下實(shí)現(xiàn)高度精確的識(shí)別。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中難以在保持實(shí)時(shí)性的前提下實(shí)現(xiàn)高度精確的識(shí)別的缺陷。通過構(gòu)建一個(gè)集快速、準(zhǔn)確于一體的全頻段短波信號(hào)檢測(cè)提取框架，通過結(jié)合多尺度識(shí)別算法優(yōu)勢(shì)，克服傳統(tǒng)方法在處理微弱信號(hào)時(shí)的局限性。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，包括：

3、獲取全頻段短波信號(hào)的時(shí)頻圖像進(jìn)行圖像切分，得到切分子圖集；

4、將所述切分子圖集輸入預(yù)設(shè)第一目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出第一檢測(cè)結(jié)果，其中，所述第一檢測(cè)結(jié)果為與每個(gè)切分子圖內(nèi)信號(hào)對(duì)應(yīng)的信號(hào)檢測(cè)框結(jié)果信息；

5、基于所述第一檢測(cè)結(jié)果，對(duì)所述全頻段短波信號(hào)中目標(biāo)頻段內(nèi)的窄帶信號(hào)進(jìn)行抽取，得到窄帶信號(hào)樣本；

6、將所述窄帶信號(hào)樣本輸入預(yù)設(shè)第二目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出第二檢測(cè)結(jié)果，對(duì)所述第一檢測(cè)結(jié)果和第二檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行合并，獲得目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果，其中，所述第二檢測(cè)結(jié)果為與每個(gè)窄帶信號(hào)對(duì)應(yīng)的信號(hào)檢測(cè)框結(jié)果信息。

7、根據(jù)所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，所述基于所述第一檢測(cè)結(jié)果，對(duì)所述全頻段短波信號(hào)中目標(biāo)頻段內(nèi)的窄帶信號(hào)進(jìn)行抽取，得到窄帶信號(hào)樣本，包括：

8、對(duì)時(shí)間軸相同索引的切分子圖的初步檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行整合，對(duì)同一信號(hào)進(jìn)行合并，得到合并后的檢測(cè)結(jié)果；

9、基于所述合并后的檢測(cè)結(jié)果，對(duì)所述全頻段短波信號(hào)中目標(biāo)頻段內(nèi)的窄帶信號(hào)進(jìn)行抽取，得到窄帶信號(hào)樣本。

10、根據(jù)所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，所述獲取全頻段短波信號(hào)的時(shí)頻圖像進(jìn)行圖像切分，得到切分子圖集，包括：

11、獲取全頻段短波信號(hào)的時(shí)頻圖像采用重疊切分策略進(jìn)行時(shí)間和頻率軸上的分割，獲得切分子圖集。

12、根據(jù)所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，所述全頻段短波信號(hào)的時(shí)頻圖像的獲取步驟包括：

13、基于全頻段短波信號(hào)得到寬帶復(fù)數(shù)信號(hào)，對(duì)所述寬帶復(fù)數(shù)信號(hào)進(jìn)行分幀，得到分幀寬帶復(fù)數(shù)信號(hào)數(shù)據(jù)；

14、對(duì)所述分幀寬帶復(fù)數(shù)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，得到寬帶復(fù)數(shù)信號(hào)頻域數(shù)據(jù)，對(duì)所述寬帶復(fù)數(shù)信號(hào)頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行累計(jì)，得到時(shí)頻圖像。

15、根據(jù)所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，所述對(duì)時(shí)間軸相同索引的切分子圖的初步檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行整合，對(duì)同一信號(hào)進(jìn)行合并，得到合并后的檢測(cè)結(jié)果，包括：

16、合并時(shí)間軸相同索引的切分子圖的檢測(cè)結(jié)果，基于交并比判斷相同信號(hào)，對(duì)所述相同信號(hào)邊界重疊部分進(jìn)行整合，獲得合并后的檢測(cè)結(jié)果。

17、根據(jù)所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，對(duì)所述第一檢測(cè)結(jié)果和第二檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行合并，獲得目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果，包括：

18、若第二檢測(cè)結(jié)果為信號(hào)類型，并在該信號(hào)頻點(diǎn)前預(yù)設(shè)時(shí)間索引內(nèi)未檢測(cè)到信號(hào)，即表示該信號(hào)首次出現(xiàn)，將該信號(hào)加入檢測(cè)結(jié)果信號(hào)列表；

19、若第二檢測(cè)結(jié)果為背景噪聲類型，并在該信號(hào)頻點(diǎn)前預(yù)設(shè)個(gè)時(shí)間索引內(nèi)未檢測(cè)到信號(hào)，則認(rèn)為粗檢錯(cuò)誤，中止抽取信號(hào)，丟棄已抽取信號(hào)信息；

20、若第二檢測(cè)結(jié)果為信號(hào)類型，并在該頻點(diǎn)前預(yù)設(shè)個(gè)時(shí)間索引內(nèi)檢測(cè)到信號(hào)，則將該檢測(cè)與之前檢測(cè)結(jié)果合并，保持檢測(cè)結(jié)果信號(hào)列表中同頻點(diǎn)檢測(cè)信號(hào)參數(shù)不變，繼續(xù)抽取該信號(hào)；

21、若第二檢測(cè)結(jié)果為背景噪聲類型，并在該頻點(diǎn)前預(yù)設(shè)個(gè)時(shí)間索引內(nèi)檢測(cè)到信號(hào)，則認(rèn)為信號(hào)已停止發(fā)送，停止抽取該信號(hào)，信號(hào)列表刪除該信號(hào)。

22、根據(jù)所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，所述該頻點(diǎn)前預(yù)設(shè)個(gè)時(shí)間索引內(nèi)未檢測(cè)到信號(hào)，包括：

23、與檢測(cè)結(jié)果信號(hào)列表中各信號(hào)計(jì)算頻譜交并比，交并比小于預(yù)設(shè)閾值，或交并比大于預(yù)設(shè)閾值，但信號(hào)類型與該頻點(diǎn)前預(yù)設(shè)個(gè)時(shí)間索引內(nèi)出現(xiàn)信號(hào)不同；

24、所述該頻點(diǎn)前預(yù)設(shè)個(gè)時(shí)間索引內(nèi)檢測(cè)到信號(hào)，包括：

25、與檢測(cè)結(jié)果信號(hào)列表中各信號(hào)計(jì)算頻譜交并比，交并比大于預(yù)設(shè)閾值，且信號(hào)類型與該頻點(diǎn)前預(yù)設(shè)個(gè)時(shí)間索引內(nèi)出現(xiàn)信號(hào)相同。

26、第二方面，本發(fā)明還提供一種多尺度信號(hào)檢測(cè)提取裝置，包括：

27、切分單元，用于獲取全頻段短波信號(hào)的時(shí)頻圖像進(jìn)行圖像切分，得到切分子圖集；

28、第一檢測(cè)單元，用于將所述切分子圖集輸入預(yù)設(shè)第一目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出第一檢測(cè)結(jié)果，其中，所述第一檢測(cè)結(jié)果為與每個(gè)切分子圖內(nèi)信號(hào)對(duì)應(yīng)的信號(hào)檢測(cè)框結(jié)果信息；

29、處理單元，用于基于所述第一檢測(cè)結(jié)果，對(duì)所述全頻段短波信號(hào)中目標(biāo)頻段內(nèi)的窄帶信號(hào)進(jìn)行抽取，得到窄帶信號(hào)樣本；

30、第二檢測(cè)單元，用于將所述窄帶信號(hào)樣本輸入預(yù)設(shè)第二目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出第二檢測(cè)結(jié)果，對(duì)所述第一檢測(cè)結(jié)果和第二檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行合并，獲得目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果，其中，所述第二檢測(cè)結(jié)果為與每個(gè)窄帶信號(hào)對(duì)應(yīng)的信號(hào)檢測(cè)框結(jié)果信息。

31、第三方面，本發(fā)明提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法的步驟。

32、第四方面，本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法的步驟。

33、本發(fā)明提供的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法及裝置，通過獲取全頻段短波信號(hào)的時(shí)頻圖像進(jìn)行圖像切分，得到切分子圖集；將切分子圖集輸入在大尺度粗檢測(cè)的預(yù)設(shè)第一目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出第一檢測(cè)結(jié)果；基于第一檢測(cè)結(jié)果，對(duì)全頻段短波信號(hào)中目標(biāo)頻段內(nèi)的窄帶信號(hào)進(jìn)行抽取，得到窄帶信號(hào)樣本；將窄帶信號(hào)樣本輸入小尺度精檢測(cè)的預(yù)設(shè)第二目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出第二檢測(cè)結(jié)果，對(duì)第一檢測(cè)結(jié)果和第二檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行合并，獲得目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果。在大尺度上采用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行初步識(shí)別，提高信號(hào)檢測(cè)效率。最終，在小尺度層面使用高分辨率窄帶信號(hào)樣本進(jìn)行精確識(shí)別，實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)對(duì)復(fù)雜信號(hào)環(huán)境下的響應(yīng)能力。本發(fā)明通過結(jié)合多尺度識(shí)別算法優(yōu)勢(shì)，克服傳統(tǒng)方法在處理微弱信號(hào)時(shí)的局限性。本發(fā)明方案可為通信領(lǐng)域的頻率資源管理、干擾監(jiān)測(cè)以及安全防護(hù)提供有力支撐。

技術(shù)特征：

1.一種多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，其特征在于，所述基于所述第一檢測(cè)結(jié)果，對(duì)所述全頻段短波信號(hào)中目標(biāo)頻段內(nèi)的窄帶信號(hào)進(jìn)行抽取，得到窄帶信號(hào)樣本，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，其特征在于，所述獲取全頻段短波信號(hào)的時(shí)頻圖像進(jìn)行圖像切分，得到切分子圖集，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，其特征在于，所述全頻段短波信號(hào)的時(shí)頻圖像的獲取步驟包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，其特征在于，所述對(duì)時(shí)間軸相同索引的切分子圖的初步檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行整合，對(duì)同一信號(hào)進(jìn)行合并，得到合并后的檢測(cè)結(jié)果，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，其特征在于，對(duì)所述第一檢測(cè)結(jié)果和第二檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行合并，獲得目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法，其特征在于，所述該頻點(diǎn)前預(yù)設(shè)個(gè)時(shí)間索引內(nèi)未檢測(cè)到信號(hào)，包括：

8.一種多尺度信號(hào)檢測(cè)提取裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法的步驟。

10.一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種多尺度信號(hào)檢測(cè)提取方法及裝置，屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：通過獲取全頻段短波信號(hào)的時(shí)頻圖像進(jìn)行圖像切分，得到切分子圖集；將切分子圖集輸入在大尺度粗檢測(cè)的預(yù)設(shè)第一目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出第一檢測(cè)結(jié)果；基于第一檢測(cè)結(jié)果，對(duì)全頻段短波信號(hào)中目標(biāo)頻段內(nèi)的窄帶信號(hào)進(jìn)行抽取，得到窄帶信號(hào)樣本；將窄帶信號(hào)樣本輸入小尺度精檢測(cè)的預(yù)設(shè)第二目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出第二檢測(cè)結(jié)果，對(duì)第一檢測(cè)結(jié)果和第二檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行合并，獲得目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明在大尺度上采用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行初步識(shí)別，提高信號(hào)檢測(cè)效率。最終，在小尺度層面使用高分辨率窄帶信號(hào)樣本進(jìn)行精確識(shí)別，實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)對(duì)復(fù)雜信號(hào)環(huán)境下的響應(yīng)能力。

技術(shù)研發(fā)人員：羿舒文,雷霓,方書雅,王浩,王書誠,鄭潔
受保護(hù)的技術(shù)使用者：武漢船舶通信研究所（中國船舶集團(tuán)有限公司第七二二研究所）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9