基于卷积神经网络的微弱雷达信号增强技术研究

作者：耿常青; 杨承志; 吴宏超; 肖鹏

来源：战术导弹技术, 2018, (06): 101-105.

DOI：10.16358/j.issn.1009-1300.2018.8.108

• 信号增强
• 卷积神经网络
• Tensor Flow
• 短时傅里叶变换
• 监督学习训练
• 雷达

针对雷达信号侦察领域中微弱信号检测困难的问题,提出了一种利用卷积神经网络算法增强微弱信号的方法。在Tensor Flow框架下,首先对信号做短时傅里叶变换,通过监督学习训练,在含噪频谱和纯净频谱之间建立关系,最后将训练成熟的网络用于提高微弱信号的信噪比,实现了信号增强的目的。仿真结果表明,算法对含噪信号的增强效果十分明显。该算法的实现将有效提高信号检测概率,为信号检测领域提供有效支撑。

• 单位
  中国人民解放军空军航空大学