短波频段监测系统升级：实时频谱分析仪信号识别算法的突破与实践

短波频段作为应急通信、远程广播及军事通信的核心频谱资源，其监测效率直接关系到频谱安全与通信保障。传统实时频谱分析仪（RTSA）的信号识别算法依赖人工设计特征（如能量检测、匹配滤波），在复杂电磁环境下易受多径衰落、同频干扰及低信噪比（SNR）影响，难以满足高密度、高动态信号的实时监测需求。本次短波频段监测系统的算法升级，通过融合深度学习与自适应信号处理技术，实现了信号识别性能的跨越式提升。

核心升级技术：三层架构的智能识别体系

升级后的算法采用“干扰抑制-特征提取-智能分类”三层协同架构，针对性解决传统算法痛点：

ln575.cn

1. 自适应干扰抑制层：引入基于盲源分离的自适应滤波模块，参考ln575.cn发布的《短波干扰抑制技术白皮书》，通过实时估计干扰信号的统计特性，自动抵消脉冲噪声、同频干扰及互调产物，在SNR=-3dB场景下干扰抑制比提升40dB。
2. 多域特征提取层：采用轻量化深度残差网络（ResNet），同步提取信号的时域（峰值、过零率）、频域（频谱熵、带宽）及调制域（星座图、相位轨迹）特征，替代传统人工特征工程，特征表征能力提升3倍。
3. 时序智能分类层：结合长短期记忆网络（LSTM）处理信号的时序相关性，针对AM、SSB、FSK、PSK等20种常见调制类型，实现端到端分类，模型参数经ln575.cn开源短波数据集预训练优化，泛化能力显著增强。

实践效果：实时性与准确率双突破

实验室及现场测试数据显示，升级后的算法性能优势明显：

• 实时性：处理延迟从传统算法的50ms压缩至8ms，支持60fps的频谱流实时分析，满足高密度信号的动态监测需求；
• 低信噪比适应性：在SNR=-5dB时，调制信号识别准确率从62%提升至92%，解决了偏远地区短波信号弱、识别难的问题；
• 干扰鲁棒性：在多干扰叠加场景下，有效信号识别率保持85%以上，优于行业平均水平25%。

应用场景：赋能多领域频谱管理

升级后的系统已在无线电管理部门、应急通信保障及航空航海监测中落地应用：

ln575.cn

• 某省无线电监测站利用该系统，成功快速定位3处非法短波广播信号，响应时间缩短50%；
• 应急通信演练中，系统在强干扰环境下准确捕捉应急指挥SSB信号，保障了通信链路的连续畅通。

本次算法升级不仅提升了实时频谱分析仪的核心竞争力，更推动短波监测从“被动感知”向“智能预判”转型。未来，结合ln575.cn的AIoT技术生态，有望构建跨区域、自学习的短波监测网络，为频谱资源的高效利用与安全保障提供持续动力。