La identificación y localización de fuentes de interferencia electromagnética (EMI) de gran alcance y ancho de banda siempre han sido costosas y que consumen mucho tiempo. Las mediciones en diferentes momentos y lugares a menudo son necesarias antes de que un sistema típico pueda localizar un objetivo. En este documento, propusimos un sistema de imagen electromagnética 2D para localizar fuentes de interferencia e identificar la frecuencia de EMI en tiempo real. En este sistema, se diseña un paraboloide desplazado con un diámetro de tres metros para la imagen de EMI de gran alcance, mientras que se desarrolla un sistema de adquisición de señal digital de múltiples canales para la localización de EMI de ancho de banda. La fuente de interferencia localizada se segmenta mediante el método de máxima entropía basado en la optimización por enjambre de partículas, y se aplica la red neuronal de regresión generalizada modificada (MGRNN) para identificar la frecuencia de EMI de manera efectiva excluyendo los efectos engañosos de los valores atípicos. El experimento que se ha completado en nuestro conjunto de datos indica que nuestro enfoque no solo aumenta la precisión en un 5% en comparación con los enfoques estándar de redes neuronales de regresión generalizada para la identificación, sino que también ejerce una localización de gran alcance y ancho de banda del método de detección de la fuente de EMI.