典型文献
一种基于卷积神经网络的LFM信号超低副瓣脉冲压缩方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
线性调频信号;卷积神经网络;脉冲压缩;副瓣抑制
中图分类号：
作者姓名：
邱明劫;王建明;伍光新
作者机构：
南京电子技术研究所,南京210039
文献出处：
引用格式：
[1]邱明劫;王建明;伍光新-.一种基于卷积神经网络的LFM信号超低副瓣脉冲压缩方法)[J].现代雷达,2022(07):43-49
A类：
副瓣抑制
B类：
LFM,低副瓣,脉冲压缩,压缩方法,压缩技术,雷达探测,威力,分辨力,匹配滤波,滤波方法,汉明,窗函数,副瓣电平,不必要,主瓣,展宽,信号处理,线性调频信号,号脉,法共,子网络,一维卷积神经网络,雷达回波,回波信号,实数,数部,部分和,虚数,分提,提取特征,第一阶段,段子,第二阶段,仿真验证,极窄,平抑,dB
AB值：
0.282937
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