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题名基于SpecUNeSt的无线电信号一维检测
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作者
蔡嘉丽
杜鑫
高鹏
廖志州
陈久红
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机构
中国电子科技集团公司第五十二研究所
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第12期41-46,共6页
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文摘
信号检测是电磁空间侦察感知的重要环节,在复杂电磁对抗环境下,传统检测算法难以高效地检测出相对弱小的电磁信号。为此,基于智能技术在目标检测识别方面的独特优势,通过研究信号智能检测问题并依据信号频谱特征,提出一种基于SpecUNeSt的无线电信号一维检测算法。该算法具备克服深度学习网络退化问题的优势,利用分割网络(UNet)良好的特征提取能力和分裂注意力机制,并以不同带宽和信噪比下的信号频谱为特征,能准确估计信号参数;同时还不依赖专家经验,搭建和训练的网络模型能够自动提取信号特征,并且模型中的分裂注意力机制可提高跨通道的信号特征间的联系,有效降低噪声对信号检测的影响。仿真结果表明,相比于传统检测算法,基于SpecUNeSt的无线电信号一维检测算法抗干扰能力有所增强,与一维UNet检测相比,检测准确率和召回率得到了提升。
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关键词
信号检测
分割网络
SpecUNeSt
特征提取
信号频谱
分裂注意力机制
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Keywords
signal detection
segmentation network
SpecUNeSt
feature extraction
signal spectrum
split attention mechanism
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分类号
TN929.5-34
[电子电信—通信与信息系统]
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