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为了解决工程应用中传统数字信号处理方法对于低信噪比条件下盲突发通信信号检测存在检测正确率低和虚警率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的突发通信信号检测方法。该方法将传统数字信号处理提取检测特征与CNN深度学习结合,提高了低信噪比条件下突发通信信号检测的正确率,降低了虚警率。对比实验表明,对于QPSK突发通信信号,该方法比多分辨分析数字信号处理方法性能提高大约4 dB,比自适应门限能量数字信号检测处理方法性能提高大约8 dB。 相似文献
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为了探究激光预辐照的工艺参数对提高光学薄膜抗激光损伤性能的影响,在1064nm的Nd∶YAG激光器组成的薄膜阈值测试平台上,对电子束热蒸发镀制的ZrO2单层薄膜进行了小光斑扫描的激光预处理.研究了不同能量阶单次扫描、单一能量阶多次扫描及不同能量阶多次扫描的激光预辐照对薄膜损伤阈值的提高效果.结果表明:不同能量阶单次扫描中,提高阈值效果最好的是采用原始样片损伤阈值的39%的能量扫描,可提高阈值13%;采用39%的阈值能量阶进行了多次预辐照实验,扫描3次效果最好,阈值提高了56%;在能量递增的多次预辐照实验中,递增能量多次预辐照与单一能量阶多次预辐照的预处理效果相似. 相似文献
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