基于神经网络的全双工干扰机自干扰对消方法

作     者：朱虹宇 胡卫东 王超 施庆展 张曦蒙 袁乃昌 ZHU Hongyu;HU Weidong;WANG Chao;SHI Qingzhan;ZHANG Ximeng;YUAN Naichang

作者机构：国防科技大学电子科学学院湖南长沙410003 国防科技大学自动目标识别国家重点实验室湖南长沙410003 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2025年第47卷第1期

页      面：12-21页

核心收录：

学科分类：11[军事学] 080904[工学-电磁场与微波技术] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 110503[军事学-军事通信学] 0810[工学-信息与通信工程] 1105[军事学-军队指挥学] 1104[军事学-战术学] 082601[工学-武器系统与运用工程] 081105[工学-导航、制导与控制] 0826[工学-兵器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(62301570)资助课题 

主　　题：全双工干扰机 大功率信号 非线性特性 雷达信号变化 自干扰抑制能力 

摘      要：针对复杂而强的非线性自干扰信号的对消问题,分析全双工系统中发射泄露产生的自干扰信号的组成及其非线性特性,基于多级隔离和对消自干扰的思想,提出一种数字域神经网络方法。神经网络通过快速学习和感知侦收自干扰信道模型参数,能有效地对消泄露进来的自干扰信号。仿真实验结果表明,与传统的线性对消和数字对消方法相比,所提方法能够快速适应雷达信号的变化,具有更强的自干扰抑制能力,为改善全双工干扰机的性能提供了技术途径。