參考數(shù)據(jù)的純度影響著地面數(shù)字廣播多媒體（DTMB）外輻射源雷達的探測能力,而參考信道估計的精度是影響參考數(shù)據(jù)恢復的關(guān)鍵因素。針對此問題,文章將基于深度學習理論的信道估計方法引入外輻射源雷達參考信道估計過程。利用自回歸模型對參考信道進行建模,并搭建參考信道估計網(wǎng)絡。通過迭代訓練后,估計得到參考信道響應。相比于傳統(tǒng)算法,基于深度學習的參考信道估計精度得到有效提升,改善了雷達的探測性能。 

【文章來源】：空軍工程大學學報(自然科學版). 2020,21(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

多徑信道可以等效建模為自回歸模型，文獻[12]采用一階自回歸模型近似等效無線信道模型，這一模型更接近多徑信道的真實情況，并且避免了高階模型帶來的復雜運算。因此，可以將外輻射源雷達參考信道等效為一階自回歸模型，見式（5):圖2 多徑信道示意圖

多徑信道示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3262326