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摘要
本发明公开了一种基于神经网络的雷达干扰抑制方法,主要解决现有技术对目标检测率较低的问题。其实现方案是：1)对雷达接收信号依次进行脉冲压缩和短时傅里叶变换得到时频特征,并将多组时频特征构成训练数据集和测试数据集；2)搭建一个自上而下由输入层、双向循环卷积层和全连接层构成的分类网络；3)利用训练数据集对分类网络进行训练,得到训练好的分类网络；4)利用测试数据集对训练好的分类网络进行测试获取测试数据集对应的标签；5)将标签中干扰项所对应的位置用随机数替换,得到替换后的数据；6)对替换后的数据进行短时傅里叶变换,得到干扰抑制后的信号。本发明的分类准确,提高了目标的检测率,可以用于雷达目标检测。
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