雷达系统波形生成与检测端到端学习
信号处理
2019-12-03 v1
摘要
提出了一种端到端学习方法，用于雷达系统中发射波形与检测器的联合设计。检测器与发射波形交替训练：对于固定的发射波形，检测器使用监督学习进行训练以逼近 Neyman-Pearson 检测器；对于固定的检测器，发射波形基于来自接收机的反馈使用强化学习进行训练。不假设关于目标和杂波模型的任何先验知识。发射机与接收机均实现为前馈神经网络。数值结果表明，与常规方法相比，所提出的端到端学习方法能够在任意概率密度函数的杂波和有色噪声中获得更鲁棒的雷达性能，并成功使发射波形适应环境状况。
引用
@article{arxiv.1912.00802,
title = {End-to-end Learning of Waveform Generation and Detection for Radar Systems},
author = {Wei Jiang and Alexander M. Haimovich and Osvaldo Simeone},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.00802},
year = {2019}
}
备注
Presented at the 2019 Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers