基于Capon空间谱图与改进卷积网络的信源数估计方法及系统

本发明公开了一种基于Capon空间谱图与改进卷积网络的信源数估计方法及系统。本发明通过对角加载技术修正协方差矩阵，保障低快拍低噪环境下谱计算的数值稳定性。采用全局固定dB尺度将一维Capon功率谱映射为二维图像，完整保留谱峰空间结构与幅值对比信息。标准Stem初始卷积模块和各残差块中的ReLU激活函数替换为Mish激活函数，强化微弱谱峰的负向梯度传递与非线性特征表达。在四级残差阶段末端嵌入坐标注意力模块，精准建模谱峰位置信息、抑制背景噪声干扰。同时结合MixStyle、标签平滑和Dropout策略，提高模型在高动态条件下的泛化性能。本发明显著增强模型对微弱谱峰的多尺度感知与表征能力，大幅提升低信噪比及极低信噪比场景下信源数估计的准确率与抗干扰鲁棒性。