弹底压力残缺信号的时频特征融合填充方法

摘要

针对火炮测试中因极端环境导致的弹底压力信号残缺问题，提出基于长短时记忆网络（LSTM）与生成对抗插补网络（GAIN）的时频特征融合填充方法以提高信号填充的准确性。运用GAIN网络的对抗训练原理，深入学习信号内部的复杂规律和潜在分布特征，确保填充过程中保持信号全局结构与局部特征的一致性；采用时频特征融合策略，通过串并行双分支结构提取并融合弹底压力信号的时域与频域特征，从而全面捕捉信号的关键特征信息；引入具有时序处理能力的LSTM网络，学习并捕捉信号中的时序模式和长期依赖关系，确保填充信号在时序上的完整性和连贯性。试验结果表明：重构后的信号与完整信号高度相似，15 dB和30 dB信噪比情况下拟合优度达到0.973 6和0.996 8，实现了对弹底压力信号的精准填充。

关键词

弹底压力 / 残缺信号填充 / 时频特征融合 / 长短时记忆网络 / 生成对抗插补网络

基金资助

省部共建动态测试技术国家重点实验室基金资助项目（2023-SYSJJ-08）; 山西省基础研究计划资助项目（202203021212129,202203021221106）