基于深度学习的DTMB外辐射源雷达参考信道估计

发布时间：2021-07-03 09:35

　　参考数据的纯度影响着地面数字广播多媒体（DTMB）外辐射源雷达的探测能力,而参考信道估计的精度是影响参考数据恢复的关键因素。针对此问题,文章将基于深度学习理论的信道估计方法引入外辐射源雷达参考信道估计过程。利用自回归模型对参考信道进行建模,并搭建参考信道估计网络。通过迭代训练后,估计得到参考信道响应。相比于传统算法,基于深度学习的参考信道估计精度得到有效提升,改善了雷达的探测性能。 

【文章来源】：空军工程大学学报(自然科学版). 2020,21(02)北大核心CSCD

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

神经网络结构

多径信道可以等效建模为自回归模型，文献[12]采用一阶自回归模型近似等效无线信道模型，这一模型更接近多径信道的真实情况，并且避免了高阶模型带来的复杂运算。因此，可以将外辐射源雷达参考信道等效为一阶自回归模型，见式（5):图2 多径信道示意图

多径信道示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习的OFDM信道估计[J]. 廖勇,花远肖,姚海梅.  重庆邮电大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]基于扩展卡尔曼滤波的联合迭代检测译码信道估计方法[J]. 廖勇,沈轩帆,代学武,周昕,王丹.  电子学报. 2018(03)
[3]DTMB外辐射源雷达参考信号重构信道估计新方法[J]. 万显荣,程熠瑶,易建新,张勋.  电子与信息学报. 2017(05)
[4]WiFi外辐射源雷达参考信号重构及其对探测性能影响研究[J]. 饶云华,明燕珍,林静,朱逢园,万显荣,龚子平.  雷达学报. 2016(03)
[5]基于OFDM信号的外辐射源雷达杂波信道估计[J]. 卢开旺,杨杰,张良俊.  现代雷达. 2014(03)
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[7]DTMB外辐射源雷达参考信号纯度对探测性能的影响分析[J]. 万显荣,唐慧,王俊芳,赵志欣.  系统工程与电子技术. 2013(04)
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本文编号：3262326