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面向无线电频谱监测的智能识别技术研究

近年来，随着无线通信技术的不断发展，越来越多的频段被使用，导致无线电

频谱资源的日益紧张。因此，对无线电频谱的监测和管理变得尤为重要。而无线电

频谱监测的核心是对频率的识别，因此智能识别技术成为研究的热点。

一、智能识别技术的发展

智能识别技术是指通过使用计算机程序实现对一定范围内的信号自动识别、分

类的技术。这种技术的发展始于上世纪六、七十年代，但一直受制于技术、经济、

环境等方面的限制。

近年来，随着电子技术、计算机技术和通信技术的发展，智能识别技术得到了

大幅提升。其中，深度学习技术的应用被广泛认可，成为实现智能识别的重要途径。

2012年，Hinton提出了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN），它

模仿人类视觉对图像进行处理与分类的方式，可以自动学习特征。后来，神经网络

一直在演化，并被广泛应用于无线电频谱智能识别领域。

二、智能识别技术的应用

1.自动识别

对于特定频段内的信号，智能识别技术可以自动进行识别和分类。例如，通过

对无线电频谱中的信号进行分析，可以自动识别出WiFi、蓝牙等信号，也可以通

过部分模式识别技术自动识别无人机遥控信号，避免安全风险。

2.信号特征提取

信号特征提取是智能识别技术的重要内容之一。对于信号的特征提取可以从信

号中提取出其频域、时间域、频率、调制方式、带宽等特征，从而更好的了解信号

的特点。通过对特征的提取，可以便于识别和分类信号。

3.信号识别

信号识别是智能识别技术的核心之一。针对无线电频谱监测领域，包括干扰信

号的识别、认证加密信号的解密、无线设备的型号识别等。信号的识别必须基于

对信号特征的提取和对已知信号特征的匹配，以确定信号的标识或信号类型。

三、智能识别技术的发展前景

随着频谱资源越来越紧张，对于无线电频谱监测管理的需求不断提高，智能识

别技术将发挥越来越重要的作用。未来，智能识别技术的识别能力也将不断提高，

细分领域技术也将得到更大发展。例如，在对无人机干扰信号的识别方面，未来将

采用多维度的感知特征和自适应支持向量机等技术进行识别，提高识别准确率。而

在无线设备识别方面，随着5G技术的全面应用，将加强对新型无线设备的识别研

究，进一步完善智能识别技术体系。

综上所述，无线电频谱监测智能识别技术的应用前景非常广阔，在未来的科技

发展方向、频谱监管与管理、安全保障、社会发展中都发挥着重要作用。