基于深度学习的同型雷达的脉冲中频信号分离技术
Electronic Information Warfare Technology（2023）
Abstract
传统电子战接收机系统提取中频信号脉冲描述字的过程会造成大量信息丢失,导致在信号分离过程中难以适应越来越复杂的低信噪比电磁环境.基于深度学习模型,直接建立从中频采样信号到分离信号特征表达的映射,避免了中间过程的信息损失和误差累积.通过以标记数据进行训练的方式提供专家知识,该模型得以使用基于有监督学习的优化方法,实现高准确率的分离.实验结果表明,该方法相对基于传统脉冲描述字的方法在低信噪比环境下进行信号分离的场景中具有很大的优势.
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radar signal separation,artificial intelligence,signal deinterleaving,intermediate fre-quency signal processing
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