基于改进深度残差网络算法的智能干扰识别

现网运维人力成本高、效率低,如何快速精准识别网络干扰类型、提高运维人员工作效率,成为亟待解决的问题。提出一种基于改进深度残差网络（ResNet）的智能干扰识别方法,通过对接运营商北向网管的通信干扰数据接口,对干扰数据进行采集和预处理,并结合现网专家经验对历史干扰数据类型进行标注和校正,形成离线干扰数据集。再将干扰频域信息进行图像化生成干扰频谱波形图,并针对不同干扰类型进行图像处理和数据处理。之后根据业务特点对传统ResNet算法进行改进,通过提取单一干扰类型特征,确定各特征在复合干扰类型中的权重,达到对任意干扰类型识别的目的。最后通过导入已训练好的模型对干扰数据进行在线识别,有效提高干扰识别的准确率和效率。