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基于Next-MetaFormer的低信噪比多径衰落LPI雷达信号识别方法
1
作者 李鹏程 李广森 +2 位作者 陈慧龙 姚理想 乔娅婷 《现代雷达》 北大核心 2025年第7期56-64,共9页
随着人工智能技术的发展,低信噪比低截获概率(LPI)雷达信号识别领域研究成果丰硕,然而针对低信噪比多径衰落的信号识别研究相对较少。文中对低信噪比多径衰落LPI雷达信号识别方法进行研究,提出一种基于Next-MetaFormer(Next-MF)的低信... 随着人工智能技术的发展,低信噪比低截获概率(LPI)雷达信号识别领域研究成果丰硕,然而针对低信噪比多径衰落的信号识别研究相对较少。文中对低信噪比多径衰落LPI雷达信号识别方法进行研究,提出一种基于Next-MetaFormer(Next-MF)的低信噪比多径衰落LPI雷达信号识别方法。利用Choi-William分布(CWD)变换得到雷达信号二维时频图,通过Neighbor2Neighbor自监督图像降噪方法去除时频图像背景噪声,获得较好的去噪效果。利用Next-ViT通用架构Next-MF网络模型提取信号时频特征,完成分类识别任务。仿真结果显示,该方法在低信噪比和瑞利多径衰落干扰情况下,对13种LPI雷达信号总体准确率达到82.5%,研究成果可为雷达信号识别系统理论研究与工程实现提供参考。 展开更多
关键词 低截获概率雷达 neighbor2neighbor方法 Choi-Williams分布 瑞利衰落 信号识别
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基于残差学习网络的自监督图像去噪
2
作者 谢中华 钟家宝 +2 位作者 李禹莹 罗宜元 刘玲君 《惠州学院学报》 2024年第3期1-9,共9页
基于深度学习的图像去噪算法,通过使用大量数据进行网络训练取得了更为广泛的发展,但在实际场景中难以获得没有噪声的干净图像,因此,出现了自监督深度学习技术。如何提高自监督学习的去噪性能,以及自监督学习方法如何对各种网络进行自适... 基于深度学习的图像去噪算法,通过使用大量数据进行网络训练取得了更为广泛的发展,但在实际场景中难以获得没有噪声的干净图像,因此,出现了自监督深度学习技术。如何提高自监督学习的去噪性能,以及自监督学习方法如何对各种网络进行自适应,基于这2个问题提出一种自监督图像去噪方案:对有噪声的图像进行2次子采样来生成图像训练对,结合UNet和ResNet形成1个有效的去噪网络,在这个过程中通过建立更深层次的卷积网络,提高最新的自监督去噪Neighbor2Neighbor算法的性能,同时精心调整训练参数来避免梯度爆炸。实验结果表明,与原算法相比,PSNR值平均提高了0.3 dB,SSIM值平均提高了0.004,并且验证了Neighbor2Neighbor算法的训练策略对不同网络结构的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像去噪 自监督学习 深度神经网络 neighbor2neighbor
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