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作者：蔡嘉丽;杜鑫;高鹏;廖志州;陈久红;
单位：中国电子科技集团公司第五十二研究所;
摘要：信号检测是电磁空间侦察感知的重要环节，在复杂电磁对抗环境下，传统检测算法难以高效地检测出相对弱小的电磁信号。为此，基于智能技术在目标检测识别方面的独特优势，通过研究信号智能检测问题并依据信号频谱特征，提出一种基于SpecUNeSt的无线电信号一维检测算法。该算法具备克服深度学习网络退化问题的优势，利用分割网络（UNet）良好的特征提取能力和分裂注意力机制，并以不同带宽和信噪比下的信号频谱为特征，能准确估计信号参数；同时还不依赖专家经验，搭建和训练的网络模型能够自动提取信号特征，并且模型中的分裂注意力机制可提高跨通道的信号特征间的联系，有效降低噪声对信号检测的影响。仿真结果表明，相比于传统检测算法，基于SpecUNeSt的无线电信号一维检测算法抗干扰能力有所增强，与一维UNet检测相比，检测准确率和召回率得到了提升。
关键词：信号检测;;分割网络;;SpecUNeSt;;特征提取;;信号频谱;;分裂注意力机制
