【摘 要】
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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（Res Net）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
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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（Res Net）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。
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