基于改进YOLOv11的短波信号识别方法研究

来源：计算机测量与控制杂志2026年第1期北京时间：

作者：李佳峰,张海瑛,王晓亚,李翊嘉

单位：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：针对短波信号侦察中信号识别效果不佳的问题，提出了一种基于信号时频图像和WT-YOLO的短波信号识别方法。该方法首先将短波信号通过短时傅里叶变换(STFT，short time fourier transform)变成信号时频图形式；针对信号低频语义信息与高频细节互相干扰问题，在模型中引入基于小波变换上采样WFU模块来提高模型的特征融合能力；设计了三重感受野（TRF，triple receptive filed）模块，解决单一感受野无法多特征提取的问题；引入了PIoUv2模块提高模型定位精度，从而提高模型检测识别精度；实验结果表明，改进后的YOLOv11比原有网络模型有更高的识别准确率，达到96.4%，识别错误率相对下降55.6%。

关键词：短波信号识别;时频图;小波变换;三重感受野;WT-YOLO;

基金资助：国家自然科学基金(U22B2002)