摘要
本发明属于雷达抗干扰技术领域,具体涉及一种基于可逆残差网络的抗雷达主瓣转发干扰方法。本发明基于非负矩阵分解(NMF)算法和可逆残差神经网络,提出了一套适用于多目标多干扰环境下雷达主瓣转发干扰抑制深度学习框架Inv‑NMF net。它可以利用雷达发射信号信息来对干扰信号进行分解,将目标信号信息与干扰信号信息表征在系数矩阵的不同位置上。然后利用可逆残差网络对系数矩阵进行分析,生成Mask掩码矩阵,对干扰信号分量和目标信号分量进行分离。由于可逆网络的信息传递无损性,本发明可以最大程度上保证目标信号强度不受到影响。这种方法不但不受雷达目标数量的影响,而且对于不同的雷达发射波形,也具有较好的适应能力。