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基于深度学习的航空通信系统窄带干扰抑制方法

李启超，盖俊峰，常阳，张丹阳

【摘要】针对传统航空通信系统窄带干扰抑制方法存在的误码率（ＢＥＲ）高、抑制性能受限等问题，本文提出一种基于深度学习的窄带干扰抑制方法。首先，建立航空通信系统窄带干扰混合接收信号模型，准确模拟实际干扰环境；然后，设计基于深度学习的卷积神经网络（ＣＮＮ）结构，从混合信号中自动提取干扰的深层次特征；最后，构建生成对抗网络（ＧＡＮ）抑制模型，通过生成器重构纯净信号、判别器评估信号质量的双重优化机制，实现干扰的有效抑制。实验结果表明：在整个测试信噪比（ＳＮＲ）范围内，所提方法的ＢＥＲ曲线始终低于对比方法，且信干噪比（ＳＩＮＲ）改善量显著更优，表明该方法在保持信号完整性的同时，能实现更彻底的干扰消除。本文工作为提升航空通信系统抗干扰性能提供了有效解决方案。

【关键字】深度学习；航空通信系统；窄带；干扰；抑制

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