基于卷积神经网络的微弱雷达信号增强技术研究

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.

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

分类号：TN971

资助基金：国家自然科学基金61571462

在线出版日期：2019-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：101-105