基于卷积神经网络的微弱雷达信号增强技术研究

• 作者: 吴宏超 杨承志 耿常青 肖鹏
• 来源期刊: 战术导弹技术
• 学科: 工学
• 关键词: 信号增强 卷积神经网络 TensorFlow 短时傅里叶变换 监督学习训练 雷达
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 电子信息技术
• 页码范围: 101-105
• 页数: 5页
• 分类号: TN971
• 语种: 中文
• DOI: 10.16358/j.issn.1009-1300.2018.8.108

摘要

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TensorFlow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.