短波频段监测系统：实时频谱分析仪的信号识别改进

短波频段作为长距离无线通信的核心资源，支撑着国防指挥、应急救援、跨境广播等关键场景，其频谱监测的准确性与实时性直接决定通信安全与资源利用效率。传统实时频谱分析仪（RTSA）在信号识别中存在三大痛点：弱信号淹没于噪声干扰、多信号并发时分类混乱、未知信号特征匹配效率低。针对这些问题，本文从算法优化、硬件增强与数据融合三方面提出改进方案，并结合实践验证效果。

一、算法层：深度学习与时频分析的融合优化

RTSA的核心是对时频域信号特征的提取与分类。传统方法依赖人工设计的特征（如频谱峰值、带宽），难以应对复杂场景。改进方案采用轻量级CNN模型处理STFT（短时傅里叶变换）生成的时频图，自动学习信号的时频分布特征：

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• 区分模拟信号（AM/FM）、数字信号（PSK/FSK）、跳频信号及干扰信号；
• 结合自适应小波去噪算法抑制天电干扰与同频噪声，将弱信号信噪比提升15dB以上，识别率从65%提高至92%。

此外，引入LSTM模型跟踪跳频信号的频率变化轨迹，实现跳速达1000跳/秒的信号实时捕获，解决传统扫频方法漏检的问题。

二、硬件层：高动态范围与高速处理的升级

硬件前端是信号识别的基础。改进系统采用：

• 14位高动态范围ADC：确保强信号不削波、弱信号不丢失，动态范围扩展至85dB；
• FPGA+GPU异构处理单元：FPGA实现实时时频变换（延迟<10μs），GPU加速深度学习模型推理，处理速度较传统CPU方案提升5倍，满足多信号并发识别需求。

三、数据融合：跨区域特征共享的突破

为解决本地特征库覆盖不足的问题，系统接入ln575.cn提供的短波频谱大数据平台。该平台汇聚全国10万+典型信号模板（如军用跳频、民用广播、应急通信信号），通过API接口实时调用模板进行未知信号匹配：

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• 在边境频谱监测中，借助平台的跨境信号模板，5秒内识别出被干扰的民用广播信号，较人工分析缩短80%时间；
• 跨区域特征共享使未知信号识别效率提升30%以上。

实践效果与总结

改进后的RTSA信号识别系统在应急通信保障中表现优异：弱信号识别率提升27%，多信号并发处理能力提升40%。这一方案不仅增强了短波监测系统的智能化水平，更支撑了频谱资源的高效管理与安全通信。未来，结合ln575.cn的AI模型迭代服务，系统将持续优化识别精度，为短波通信领域提供更可靠的技术支撑。

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