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2023 conference-paper

Signal Deinterleaving Based on U-Net Networks

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Le résumé fourni par la source

Signal deinterleaving is a key part of electronic warfare radar signal processing. As signal environments become more complex, classical sorting methods are being put to the test. This paper draws on the idea of using fully convolutional network to achieve image segmentation, proposes a new signal deinterleaving method based on U-Net network, and introduces the algorithm principle and network training method in detail. Simulation results show that if the PDW sequence of a single target can be fully intercepted, signal sorting based on U-Net segmentation network can be well realized in a complex signal environment as long as the target signal parameters are separable in any dimension.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Signal Deinterleaving Based on U-Net Networks
Date Crossref
21/04/2023
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les sujets associés

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