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利用生成对抗网络的时频图像去噪和增强处理
被引量:
5
1
作者
李昆
朱卫纲
《电讯技术》
北大核心
2020年第5期517-523,共7页
针对雷达信号时频图像的去噪和增强问题,提出了利用生成对抗网络二次生成时频图像的方法。首先利用时频分析产生雷达信号的时频图像作为原始数据集1;接着利用生成对抗网络对数据集1进行学习之后生成新的数据集2,数据集2相对于数据集1拥...
针对雷达信号时频图像的去噪和增强问题,提出了利用生成对抗网络二次生成时频图像的方法。首先利用时频分析产生雷达信号的时频图像作为原始数据集1;接着利用生成对抗网络对数据集1进行学习之后生成新的数据集2,数据集2相对于数据集1拥有着去噪和增强的效果;最后提取时频图像奇异值特征检验生成的数据集2的有效性。对6种常见的雷达信号的时频图像进行了仿真实验,结果证明了该方法在时频图像去噪和增加样本多样性方面是有效的。
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关键词
雷达辐射源识别
时频图像去噪
生成对抗网络
奇异值分解
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职称材料
题名
利用生成对抗网络的时频图像去噪和增强处理
被引量:
5
1
作者
李昆
朱卫纲
机构
航天工程大学研究生管理大队
航天工程大学电子与光学工程系
出处
《电讯技术》
北大核心
2020年第5期517-523,共7页
基金
电子信息系统复杂电磁环境效应(CEMEE)国家重点实验室项目(2018Z0202B)。
文摘
针对雷达信号时频图像的去噪和增强问题,提出了利用生成对抗网络二次生成时频图像的方法。首先利用时频分析产生雷达信号的时频图像作为原始数据集1;接着利用生成对抗网络对数据集1进行学习之后生成新的数据集2,数据集2相对于数据集1拥有着去噪和增强的效果;最后提取时频图像奇异值特征检验生成的数据集2的有效性。对6种常见的雷达信号的时频图像进行了仿真实验,结果证明了该方法在时频图像去噪和增加样本多样性方面是有效的。
关键词
雷达辐射源识别
时频图像去噪
生成对抗网络
奇异值分解
Keywords
radar emitter identification
time-frequency image denoising
generative adversarial network
singular value decomposition
分类号
TN971 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
利用生成对抗网络的时频图像去噪和增强处理
李昆
朱卫纲
《电讯技术》
北大核心
2020
5
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