作者:耿常青,杨承志,吴宏超,肖鹏 单位:中国航天科工集团第三研究院 出版:《战术导弹技术》2018年第06期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZSDD2018060160 DOC编号:DOCZSDD2018060169 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一维卷积神经网络用于雷达高分辨率距离像识别》PDF+DOC2018年第10期 殷和义,郭尊华 《基于卷积神经网络的数控机床滚珠丝杠副故障诊断研究》PDF+DOC2019年第01期 唐旭,谭继文,徐卫晓,井陆阳 《基于神经网络的液压缸内泄漏在线测量研究》PDF+DOC2019年第09期 郭媛,曾银川,曾良才,傅连东,湛从昌 《基于多层双向LSTM的雷达信号脉内调制识别》PDF+DOC2019年第01期 郑渝,沈永健,周云生 《基于卷积神经网络的批量发票识别系统研究》PDF+DOC2019年第05期 胡泽枫,张学习,黎贤钊 《神经网络在智能火灾预警系统的应用》PDF+DOC2018年第01期 丁承君,赵泽羽,朱雪宏,冯玉伯 《Kohonen神经网络在雷达多目标分选中的应用》PDF+DOC2003年第05期 林志远,刘刚,戴国宪 《基于无意调制特征的雷达个体识别》PDF+DOC2011年第04期 柴恒,孙毓富 《基于时频图像和神经网络的LPI雷达信号调制识别》PDF+DOC2011年第05期 熊坤来,罗景青,吴世龙 《一种辐射源快速识别新方法》PDF+DOC2015年第02期 刘志鹏,赵立新,张国毅
  • 针对雷达信号侦察领域中微弱信号检测困难的问题,提出了一种利用卷积神经网络算法增强微弱信号的方法。在Tensor Flow框架下,首先对信号做短时傅里叶变换,通过监督学习训练,在含噪频谱和纯净频谱之间建立关系,最后将训练成熟的网络用于提高微弱信号的信噪比,实现了信号增强的目的。仿真结果表明,算法对含噪信号的增强效果十分明显。该算法的实现将有效提高信号检测概率,为信号检测领域提供有效支撑。

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