一种深度学习的小样本通信干扰识别方法

本说明书提供了一种基于深度学习小样本的通信干扰类别识别方法，涉及无线通信抗干扰领域。该方法利用小波变换对通信信号时频分析的优势，提出了一种基于小波变换的注意力块，指导模型对信号中各频率分量特征的学习；同时在网络结构中引入Transformer注意力块，建模特征图全局依赖关系，弥补卷积神经网络局部感受野的局限性，在保留图像有效信息的同时优化特征的利用效率。该方法解决了针对小样本情况下的欠拟合问题，训练模型无法有效应用在实际复杂的无线通信的问题。该方法有利于模型学习和利用关键频率特征，降低模型复杂度，提升模型对干扰信号识别的准确度。