基于复数神经网络的共平台非线性自干扰对消

摘要

在争夺制电磁权过程中，多功能一体化平台面临信号同时发送和接收而产生的共平台自干扰问题，这对多功能系统的性能构成了重大挑战。传统自干扰信号的消除采用多项式模型，该方法因参数量大、复杂度高而难以广泛应用于实际场景。为解决这一问题，该文提出了一种基于Mish激活函数的复数卷积网络（M-CVCNN）自干扰对消方法。通过引入复数神经网络，能够同时挖掘信号在幅度和相位上的信息，确保模型效果的同时显著降低了模型参数量。实验结果显示，MCVCNN干扰对消器在参数量仅为178时，成功将非线性自干扰信号的功率降低了7.16 dB。

关键词

同时收发 / 非线性 / 复数神经网络 / 自干扰消除