基于生成对抗网络的信号调制方式的开集识别

为解决信号调制方式的开集识别问题,基于生成对抗网络提出了一种适用于一维信号数据的重构判别网络模型,该模型由重构网络和判别网络组成,分别用来重构和判别输入信号。两个网络在相互对抗的训练过程中,对已知调制方式信号的数据分布形式充分学习,使得重构后的输出不仅能够呈现已知调制方式信号更多有用的信息,而且能够扰乱未知调制方式的信号,从而增强判别网络对输入信号调制方式的判别能力。仿真结果表明,该模型能够实现信号调制方式的开集识别,而且在信噪比大于0 dB时,对已知调制方式和未知调制方式信号的识别率均大于93%。     

宽带阵列互耦建模及其对DOA估计的影响

为了研究不同几何分布的宽带阵列对互耦效应的适应能力,建立了一种互耦条件下新的宽带阵列天线接收数据模型.基于该模型比较了互耦效应对各种测向方法性能的影响,以及几种常见阵列结构对互耦效应的适应能力.最后提出了一种宽带互耦补偿的思想,利用各频率点上互耦矩阵的测量值实现了对宽带阵列的互耦补偿.     

复杂信号环境中非圆信号的个数估计

针对阵列接收信号中可能同时包含有圆信号和非圆信号,因而很难直接分别估计两类信号源个数的情况,提出了一种基于阵列扩展协方差矩阵特征值分解的解决方法。该方法通过分析观测数据扩展协方差矩阵的结构,特别是其特征值的分布规律,直接得到了复杂信号环境中圆信号和非圆信号个数的估计结果。通过仿真实验验证了各种阵列参数变化时新方法的可靠性。