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题名面向海杂波的复值网络条件引导扩散模型数据增广
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作者
梁泰宁
杨昊成
匡华星
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机构
海洋装备电磁效应及安全全国重点实验室
中国船舶集团有限公司第七二四研究所
东南大学信息科学与工程学院
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出处
《电讯技术》
北大核心
2025年第11期1812-1819,共8页
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文摘
针对经典算法建模海杂波时无法同时满足海杂波多个统计特性所造成的拟合精度缺失以及无法按类别条件可控生成的问题,结合U-Net的生成能力与复值神经网络处理电磁领域内复杂非线性问题的潜力,通过采用各种复值网络层将模型推广至复数域,同时引入无分类器模块,建立一种对输入条件可解释的映射机制,提出了一种复值引导扩散模型(Complex-valued Guided Diffusion Model,CVG-DM)。该模型旨在利用海杂波的同相(In-phase,I)、正交(Quadrature,Q)路复值基带信号以及挖掘海杂波与对应杂波背景下强目标的关联,从而在目标有无条件下实现模型的可控生成,最后在幅度分布、时空相关性、非线性特性、多普勒谱方面评价生成结果。仿真实验证明,CVG-DM可按条件实现海杂波数据增广,仿真杂波能同时兼顾以上五方面统计特性,比基于实数网络的评价指标更加完备,保真度进一步提高。
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关键词
海杂波模拟
扩散模型
复值神经网络
无分类器引导
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Keywords
sea clutter simulation
diffusion model
complex-valued neural network
classifier-free guidance
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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