一种基于深度生成模型的ADS-B信号增强和目标识别方法

ADS-B信号在航空领域通信中占据非常重要的地位,其检测、分析对航空运输安全保障意义重大。ADS-B信号常常带有噪声或干扰,这使得直接解码的准确性受到影响。为了更好的捕捉ADS-B信号的信息提升其准确性,本文提出了一种称之为EASTR的深度学习模型。该模型首先使用基于非因果扩张卷积和残差网络结构的方法,对原始含噪ADS-B信号进行降噪与增强；随后,经过降噪处理的信号被转换为Contour Stellar图像,再利用多层感知机进行分类识别。本文收集了5000条来自于不同飞机的ADS-B信号数据,在此数据集上将EASTR与其他同类模型进行比较。实验结果显示,不同的信噪比下EASTR均在准确率上优于其他模型。此外,本文还通过消融实验验证了数据增强模块的效能。