【摘 要】
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针对复杂电磁环境中信号检测受限于低信噪比的问题,基于信号与噪声一体化的思路,提出了一种以电磁空间的所有电磁辐射信号为背景,并结合深度学习算法的电磁信号检测方法。首
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61701148),国防科技创新特区项目
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针对复杂电磁环境中信号检测受限于低信噪比的问题,基于信号与噪声一体化的思路,提出了一种以电磁空间的所有电磁辐射信号为背景,并结合深度学习算法的电磁信号检测方法。首先建立动态场景的电磁环境模型,包括了通信基站信号、雷达信号、干扰信号等,其次使用加高斯窗傅里叶变换提取电磁信号时频域的能量分布特征,最后采用卷积神经网络进行特征选择分类,实现信号检测。仿真结果表明,该方法在一定程度上减轻了信号检测受限于信噪比的问题,克服了传统能量检测方法和基于SVM检测方法的缺陷,提高了低信噪比下电磁信号的检测性能。
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