深度学习率自编码器：抗电子战干扰信道编码新策略

"本文提出了一种基于动态学习率深度自编码器(DLr-DAE)的抗干扰信道编码算法，旨在解决电子战环境下的通信信号干扰问题。通过预处理将输入信号转化为单热矢量，使用非监督学习训练深度自编码器，并基于随机梯度下降法(SGD)动态调整学习率，以优化网络性能，提升抗干扰能力。仿真结果显示，相较于传统深度学习编码算法，该方法在保持相同误码率的情况下，能提高0.74 dB的抗噪声压制干扰性能。" 本文主要探讨了在电子战背景下通信系统的抗干扰策略，特别是针对压制干扰的问题。作者提出了一种新颖的信道编码算法，即动态学习率深度自编码器(DLr-DAE)。该算法的核心是结合深度学习技术和自编码器的特性，以增强系统的抗干扰性能。 首先，原始输入信号经过预处理步骤，被转换成单热矢量形式。这种表示方式有助于网络更好地理解和学习信号的结构，同时便于后续的编码和解码过程。 接下来，利用非监督学习方法训练深度自编码器。非监督学习在没有明确标签的情况下，能够从数据中自我学习和发现模式。在这种情况下，深度自编码器通过学习输入信号的特征，构建一个能够高效压缩和重构信号的模型。 在训练过程中，采用随机梯度下降法(SGD)更新网络参数。SGD是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数，以调整网络权重。而本文的创新之处在于引入了动态学习率机制。通常，学习率的选择对深度学习网络的训练效果至关重要。通过指数衰减函数动态微调学习率，可以根据迭代次数和损失函数的变化调整学习速度，这样可以更快地收敛，并避免陷入局部最优解，从而提高整体性能。 仿真结果表明，DLr-DAE算法在保持同等误码率的条件下，对噪声压制干扰的抵抗能力显著增强，性能提升可达0.74 dB。这表明，该算法在实际应用中，特别是在电子战环境下，有望提供更可靠的通信保障。 此外，作者团队包括徐建业、杨霄鹏、李伟和王泓霖，他们分别在深度学习和信号处理领域有着丰富的研究经验。他们的工作得到了国家自然科学基金和航空科学基金的支持，反映了该研究在学术和实际应用中的重要性。 基于动态学习率的深度自编码器抗干扰信道编码算法是深度学习在通信领域的一个重要应用，它提供了一种新的策略来对抗电子战环境中的压制干扰，具有潜在的实际应用价值。