文档名：一种基于深度卷积神经网络的电磁干扰识别与抑制方法
摘要：随着无线电通信技术的发展,人工无线电对气象雷达的电磁干扰(EMI)明显增加,对雷达数据的质量产生严重影响.目前,关于检测和抑制电磁干扰的研究大多是基于雷达的初级产品.从雷达接收机前端的I/Q数据出发,提出使用深度卷积神经网络来识别和抑制电磁干扰的方法.设计一种残差结构的全卷积网络,并且选择UNet和DeepLabV3+共同进行识别效果的对比,在识别之后使用线性插值方法对电磁干扰进行抑制.结果显示,3种模型都能有效地识别电磁干扰,并且在识别的准确率上和召回率上各有优劣.在对识别结果进行抑制后,使得雷达数据质量都得到明显的提高.
作者：王家珉 李田家 顾桃峰 张玉琴 全晶 王海江 Author：WANGJiamin LITianjia GUTaofeng ZHANGYuqin QUANJing WANGHaijiang
作者单位：成都信息工程大学电子工程学院,四川成都610225新疆和田地区气象局,新疆和田848000广州市突发事件预警信息发布中心,广州511430
刊名：成都信息工程大学学报
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2024, 39(1)
分类号：TN959.4
关键词：深度神经网络 语义分割 电磁干扰 质量控制
Keywords：DCNN semanticsegmentation electromagneticinterference qualitycontrol
机标分类号：TN974TP391.41TN752
在线出版日期：2024年3月19日
基金项目：一种基于深度卷积神经网络的电磁干扰识别与抑制方法[
期刊论文] 成都信息工程大学学报--2024, 39(1)王家珉 李田家 顾桃峰 张玉琴 全晶 王海江随着无线电通信技术的发展,人工无线电对气象雷达的电磁干扰(EMI)明显增加,对雷达数据的质量产生严重影响.目前,关于检测和抑制电磁干扰的研究大多是基于雷达的初级产品.从雷达接收机前端的I/Q数据出发,提出使用深度卷积...参考文献和引证文献
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