干扰识别和抑制增强的通信感知融合数据集

实现通信抗干扰能力/可靠性提升50%，通感干扰残余小于3dB，数字抑制达到30dB，速率或感知精度提高1倍。包含干扰识别和抑制训练数据集，用于训练干扰识别和抑制网络；用于智能干扰管理仿真平台的深度学习干扰识别和抑制网络模型数据。项目在实验室展开，在数据采集和加工过程中，遵循面向通-感-算一体化的智能协同干扰管理技术实验环境规范。参与人员均有智能干扰管理学习基础，项目执行过程中，定期组织会议讨论面向通-感-算一体化的智能协同干扰管理技术的相关内容。项目建立了较为完备的数据资源质量控制措施，制定了项目管理相关文件，进一步规范和加强了项目管理，促进了数据资源产生全过程的质量管理控制，保证了本项目汇交科学数据的来源、采集、加工、处理等各环节的有序进行，有效保障了科学数据的质量。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集旨在提升通信抗干扰能力，并包含用于训练干扰识别和抑制网络的训练数据，以及用于智能干扰管理仿真平台的深度学习模型数据。项目在实验室环境中开展，遵循相关技术规范，并通过质量控制措施保障数据质量。