Resumen

En el proceso de transmisión de imágenes inalámbricas, hay una gran cantidad de señales de interferencia, pero el sistema tradicional de reconocimiento de señales de interferencia está limitado por diversos modos de modulación, siendo difícil identificar con precisión la señal objetivo, y la fiabilidad del sistema necesita ser mejorada. Para resolver este problema, en este artículo se diseña un sistema de reconocimiento de señales de interferencia en la transmisión de imágenes inalámbricas basado en aprendizaje profundo. En la parte de hardware, se utilizan STM32F107VT y SI4463 para formar un controlador inalámbrico que controle la ejecución de cada instrucción. En la parte de software, apuntando a las características en el dominio del tiempo de la señal de interferencia, se extrae el vector de características de la señal de interferencia. Con el soporte del modelo GAP-CNN, la señal de interferencia es reconocida a través del entrenamiento y aprendizaje del vector de características. Los resultados experimentales muestran que la tasa de pérdida de paquetes del sistema diseñado es inferior

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Transmisión inalámbrica de imágenes; Señales de interferencia; Aprendizaje profundo; STM32F107VT; SI4463; Vector de características
• Keywords:Wireless image transmission; Interference signals; Deep learning; STM32F107VT; SI4463; Feature vector