跳频信号盲检测的半监督干扰对消方法

实际跳频信号所处的电磁环境较为复杂且难以预料，这给基于仿真数据训练的检测算法带来困扰。针对这一问题，提出一种名为半监督干扰对消的方法。该方法首先以暹罗嵌套Unet为主干，引入图注意力机制和集成通道注意力模块，得到干扰对消网络，并用成对的跳频信号时频图以及对应的标签对其进行预训练，使其获得干扰对消及检测信号的能力。然后，将没有标签、干扰更为复杂的时频图输入到干扰对消网络，得到低熵预测，作为伪标签。同时，对这些没有标签的时频图进行强增强，得到变形时频图。训练网络使得变形时频图的检测结果与伪标签具有一致性，从而强化网络在没有标签的数据上的泛化能力。仿真结果表明，所提方法可以在复杂干扰下实现参数估计和盲检测，并利用无标签数据增强网络性能。