R6900/R6910便携式信号分析仪一AI信号识别分析

随着无线通信技术的飞速发展和智能设备的爆炸式增长，电磁频谱环境正变得日益复杂与拥挤。各类信号在时域、频域中交错重叠，低信噪比、强干扰成为常态，传统依赖人工经验与固定阈值的信号识别方法往往显得力不从心。

图一 大信号下隐藏小信号

在这一背景下，亟需一种能够适应复杂电磁环境、具备持续进化能力的新一代智能信号处理解决方案。

基于深度学习技术的信号自动识别与分类系统，通过融合卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及 Transformer 等多种先进模型，R6900/R6910便携式信号分析仪结合内部GPU处理器，构建了人工智能处理流程，摆脱了对无线电信号特征判别和信号发现对人工的依赖。

图二 基于深度学习技术的无人机信号自动识别

图三 基于深度学习技术的电力猫信号自动识别

人工智能技术非常适合在复杂电磁环境中的信号监测和发现，特别是在信号时域混叠、频域混叠和低信噪比条件下，可有效降低阈值方法带来的虚警率，可为信号监测、异常信号发现、频谱管理等工作提供高效、精准的智能支持。

图四 复杂电磁环境中的信号监测和发现

R6900/R6910便携式信号分析仪搭载了基于AI信号识别分析的荧光谱图像识别技术，优势如下：

通过 AI 的自动特征提取能力，无需依赖技术人员对信号特征的先验认知，非常适合处理复杂且特征模糊的信号场景。

AI 的强泛化与自适应能力可有效应对动态信号环境，同时，还可结合在线学习技术、模型实时更新参数，适配信号的动态变化。

依托 AI 的高维度数据处理优势，在噪声干扰严重的场景下仍能保持较高的识别鲁棒性，可显著提升低信噪比场景下的识别性能。

AI 模型可在标注数据有限的情况下，通过借鉴同类信号识别任务的预训练模型参数，快速适配新场景，降低对大规模标注数据的依赖，可解决实际工程中数据稀缺问题。

通过软件升级、信号库添加等，R6900/R6910便携式信号分析仪对信号识别的 AI 能力在持续提升中。