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针对当前雷达信号智能检测研究中存在信号数量受限、样式单一、不便于后续处理等问题,本文提出了一种基于DeepLabV3与GAN的雷达时频混叠多信号智能检测与分离方法。首先对接收信号的时域数据通过时频变换得到二维的时频数据,利用DeepLabV3对多信号重叠的时频数据进行检测并且实现信号的分离,对于信号的重叠部分利用GAN对时域信号进行估计重构。实验结果表明,该方法在信噪比(SNR)为-3 dB时,检测平均交并比(mIoU)能够达到了85%以上,在SNR为6 dB时,分离后的信号与原信号相关系数高于0.85。 相似文献
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针对欺骗干扰信号在时域、频域、空域与真实信号重叠,导致识别欺骗干扰的难度较大,假定真实发射机与欺骗干扰机射频前端器件除功放模块外均工作于理想状态,提出了一种基于射频功放建模的欺骗干扰识别方法。首先,利用Hammerstein模型对射频功放进行非线性建模,以模型参数作为提取的特征向量;其次,基于统计检测理论识别欺骗干扰;最后通过实验验证了方法的有效性,并与基于信号双谱特征的识别方法进行性能对比。实验结果表明,基于射频功放建模的欺骗干扰识别方法能够有效地识别欺骗干扰,且优于基于信号双谱特征的识别方法。 相似文献
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针对雷达距离门内同时存在目标信号与DRFM距离欺骗干扰信号时的干扰检测问题,本文提出了基于信号检测理论与凸优化理论实现该情形下的欺骗干扰检测方法。首先,结合干扰机存在转发时延的实际,研究以干扰误差角为测度衡量距离门内有或无距离欺骗干扰两种情形下信号的相似程度。其次,理论推导了DRFM欺骗干扰存在时的透视检测器与GLRT检测器解析解。最后,通过仿真实验给出多种条件下的检测性能曲线。实验结果表明,得到的检测器能够对DRFM量化位数较低的距离欺骗干扰实现正确检测。 相似文献
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针对长基线多基地雷达系统在目标跟踪阶段的拖引欺骗干扰识别问题,考虑到真实目标回波在不同节点雷达中的幅度相互独立,而拖引欺骗干扰假设来自同一干扰机,其在不同节点雷达中的幅度完全相关,从而跟踪波门内只有目标回波与同时存在目标回波与拖引欺骗干扰这两种不同情形下的信号幅度存在统计相关差异。该文提出利用这一差异实现多基地雷达系统的拖引欺骗干扰识别。通过在分析统计相关差异的基础上,对不同节点雷达接收到的回波信号幅度序列进行相关性度量及参数估计,构建检验统计量,在给定的虚警概率下实现了对欺骗干扰的识别。仿真实验结果表明,该方法对欺骗干扰具有较好的识别效果,相较于基于拟合优度的AD检测算法,识别概率平均提高18.63%。 相似文献
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