典型文献
基于深度学习的导航信号干扰存在性检测方法
文献摘要：
针对导航信号干扰存在性检测中,由于噪声和交叉项导致的误检和漏检问题,提出了一种基于深度学习的干扰检测方法.对于瞄准式和扫频式干扰,以及两种模式的混合,将其检测视为信号分类问题.首先通过仿真建立了含有近40000个样本的信号数据集,再利用成熟的深度学习图像分类模型对信号的时频图像进行学习,最后实验验证了在不同信噪比下对3种干扰类型的识别率.实验显示,对于需要检测扫频干扰的情形,有必要进行降噪和信号增强.
文献关键词：
导航信号;干扰检测;深度学习;卷积神经网络;时频分析
中图分类号：
作者姓名：
孙丽英;陈滨;刘昌锦
作者机构：
合肥科技职业学院信息工程系,安徽合肥230088
文献出处：
引用格式：
[1]孙丽英;陈滨;刘昌锦-.基于深度学习的导航信号干扰存在性检测方法)[J].佳木斯大学学报（自然科学版）,2022(06):43-46
A类：
干扰存在性检测
B类：
导航信号,信号干扰,漏检,干扰检测,瞄准,扫频式,两种模式,信号分类,分类问题,号数,图像分类,分类模型,时频图像,干扰类型,识别率,降噪,信号增强,时频分析
AB值：
0.347863
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