高斯白噪声matlab代码RF数据集收集MATLAB脚本 为了增加具有射频硬件特性的射频机器学习数据集，发送和接收射频波形信号样本的MATLAB脚本。 需要使用Mathworks“来自通信的USRP支持”工具箱来控制某些Ettus USRP SDR。 如何使用这些脚本 要创建适当结构的RF波形数据集进行发送和接收，请首先在以下Github存储库中从NIST获得可用的源代码： 然后，使用NIST波形发生器仓库中的指令创建至少一个数据集MATLAB工作区文件，其中将模拟的加性白高斯分布噪声添加到雷达波形脉冲样本中。 我发现将批数据集的大小限制为200个样本（每个样本80毫秒）很有用。 我还配置了雷达波形发生器，以在不存在任何雷达的情况下随机创建200个文件中的1/2个。 这是训练，验证和测试雷达探测器模型可以学习如何识别雷达形式不存在的地方所必需的。 创建数据集后，请确保发送和接收USRP已正确连接到其主机，并首先启动send_USRP_data.m脚本。 然后，一旦该脚本重复发送选定的200个雷达波形样本批次，然后启动receive_USRP_data.m脚本，并希望它将确认已正确接收整

提出了一种利用图像深度学习解决无线电信号识别问题的技术思路。首先把无线电信号具象化为一张二维图片，将无线电信号识别问题转化为图像识别领域的目标检测问题；进而充分利用人工智能在图像识别领域的先进成果，提高无线电信号识别的智能化水平和复杂电磁环境下的识别能力。基于该思路，提出了一种基于图像深度学习的无线电信号识别算法——RadioImageDet 算法。实验结果表明，所提算法能有效识别无线电信号的波形类型和时/频坐标，在实地采集的12种、4 740个样本的数据集中，识别准确率达到86.04%，mAP值达到77.72，检测时间在中等配置的台式计算机上仅需33 ms，充分验证了所提思路的可行性和所提算法的有效性。