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Multi-Interference Suppression Network: Joint Waveform and Filter Design for Radar Interference Suppression
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AI
DOI：10.3390/electronics14204023.png)
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摘要
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随着电磁干扰与反干扰技术的进步，复杂且不可预测的干扰信号显著降低了雷达的检测、跟踪和识别性能。在多干扰环境下，干扰互相关峰的重叠会掩盖目标信号，削弱雷达的干扰抑制能力。为解决这一问题，我们提出了一种联合波形与滤波器设计方法，称为多干扰抑制网络（MISNet），用于有效抑制干扰。首先，我们基于不同干扰的抑制系数开发了一种设计准则，最小化互相关能量和干扰峰值模型。然后，针对非光滑、非凸的优化问题，我们采用复数神经网络和门控机制，通过端到端训练将其转化为可微分问题，以高效优化发射波形和接收滤波器。仿真结果表明，与传统的算法相比，MISNet在单干扰环境下有效降低了干扰互相关峰值和自相关旁瓣；在多干扰环境下表现出优异的鲁棒性，显著优于CNN、PSO和ANN对比方法，有效提升了复杂多干扰场景下的雷达干扰抑制性能。
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