【摘 要】
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脉冲压缩技术是为了解决雷达探测威力与距离分辨力之间的矛盾而提出的。传统匹配滤波方法采用加汉明窗等窗函数的手段抑制脉冲压缩后的副瓣电平，但只能将压缩后的副瓣电平进行一定程度上的抑制，并且带来了不必要的主瓣展宽。近年来，基于卷积神经网络的信号处理技术被广泛应用于各个领域。文中提出了一种新的基于卷积神经网络的线性调频信号脉冲压缩方法，能够在获取近似理想脉冲压缩主瓣的同时，极大地抑制副瓣电平。该方法共由三
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脉冲压缩技术是为了解决雷达探测威力与距离分辨力之间的矛盾而提出的。传统匹配滤波方法采用加汉明窗等窗函数的手段抑制脉冲压缩后的副瓣电平，但只能将压缩后的副瓣电平进行一定程度上的抑制，并且带来了不必要的主瓣展宽。近年来，基于卷积神经网络的信号处理技术被广泛应用于各个领域。文中提出了一种新的基于卷积神经网络的线性调频信号脉冲压缩方法，能够在获取近似理想脉冲压缩主瓣的同时，极大地抑制副瓣电平。该方法共由三个子网络组成，分为两个阶段进行。在第一个阶段，使用两个一维卷积神经网络分别从雷达回波信号的实数部分和虚数部分提取特征，并实现初步脉冲压缩；然后基于第一阶段子网络的输出，在第二阶段中利用含有一层隐藏层的子网络来完成脉冲压缩。通过仿真验证，与传统匹配滤波方法相比，该方法可以在获得极窄的脉冲压缩主瓣情况下将脉冲压缩副瓣电平抑制在-85 dB以下，方法有效性得到了充分验证。
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