空载雷达中卷积神经网络的干扰与干扰检测方法

本篇硕士论文探讨了在航空雷达系统中应用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）进行干扰和干扰检测的重要性。标题"Detecting Jamming and Interference in Airborne Radar Using Convolutional Neural Networks"明确了研究的主题，即如何利用深度学习技术来提高飞机雷达对抗电子战干扰的能力。 论文作者埃里克·瓦林（Erik Wallin）在瑞典查尔姆斯理工大学（Chalmers University of Technology）电气工程系信号处理研究组完成此项工作，时间是2019年。论文主要关注的是解决航空雷达在复杂电磁环境下面临的挑战，尤其是对来自敌方的无线电频率干扰（RF jamming）和其它信号干扰的实时识别。 CNN被选择作为核心算法，这是因为它们在图像处理领域表现出色，能够捕捉输入数据中的局部特征，这对于雷达信号中的目标与干扰区分至关重要。雷达数据通常包含空间、频率和时间维度的信息，而CNN能够有效地处理这些多维数据，通过卷积层和池化层来提取特征，然后通过全连接层进行分类决策。 研究的核心内容可能包括以下几个部分： 1. **背景与动机**：分析传统雷达干扰检测方法的局限性，以及为什么采用深度学习如CNN可以提升性能。 2. **数据集与预处理**：介绍用于训练CNN的航空雷达数据集，包括真实世界干扰样本和无干扰信号，以及数据预处理步骤，如信号清理和归一化。 3. **模型架构**：详细介绍所设计的CNN模型结构，包括卷积层、池化层、激活函数等组件的选择及其参数配置。 4. **实验与结果**：展示使用CNN进行干扰检测的实验结果，包括准确率、召回率和F1分数等评估指标，以及对比传统方法的优势。 5. **讨论与未来方向**：针对研究结果进行深入讨论，可能包括对模型鲁棒性的分析，以及针对不同类型的干扰和环境条件的适应性。 论文最后，还可能涉及到版权信息和致谢部分，以及对未来研究的建议，例如将CNN与其他雷达信号处理技术结合，或者探索更高级的深度学习模型优化。 这篇硕士论文提供了在现代航空雷达系统中利用深度学习技术进行干扰检测的新视角和实践方法，对于提高雷达系统的抗干扰能力具有实际意义。