基于神经网络的少光子探测信号处理

盖革模式雪崩光子二极管(GM-APD)阵列探测器可提高少光子探测信号的信噪比,在激光通信和光子雷达信号处理领域受到广泛关注。针对由于发射功率低和背景噪声强等因素探测器无法探测到回波光子信号的问题,建立基于时域空域卷积神经网络信号处理的数学模型,时域上叠加相邻4帧的回波信号,空间域上先使用矩阵维度拓展算法拓展卷积核维度,再经卷积神经网络提取回波光子信号。仿真结果表明,该方法能够有效从噪声信号中提取回波光子信号,并将信噪比提升4.5倍,在百公里级的少光子探测信号处理领域具有重要参考意义。