未知雷达信号判别 卷积自编码器

未知雷达信号判别是一种利用机器学习技术，特别是深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），来识别和解析复杂雷达信号的方法。在这种场景下，卷积自编码器（Convolutional Autoencoder, CAE）通常被作为预处理和特征提取工具。

卷积自编码器是一种特殊的神经网络结构，它包含两个部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器通过一系列卷积层对输入数据进行压缩，生成一个低维的、表示原始数据关键特性的潜在编码；解码器则负责从这个潜在编码重构出近似的原始数据。这种架构有助于减少噪声干扰，并学习到雷达信号的固有模式。

在雷达信号判别中，CAE首先会对接收到的雷达信号进行编码，然后将编码后的数据作为训练样本，用于区分已知的正常信号和其他可能是异常或未知信号。模型经过训练后，可以有效地识别并分类未知信号，帮助分析人员快速做出响应或采取适当的行动。