【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理、深度学习领域，尤其是是基于生成对抗网络从人工干扰与目标信号的混合信号中提取目标信号的方法。
技术介绍
1、抗干扰是水声对抗领域研究的热点问题。目前在水声探测领域中，往往需要同时面对自然环境干扰与人工干扰，严重影响了探测性能。除了海洋环境噪声干扰、水下航行体与舰艇噪声干扰、尾流散射干扰、海洋混响干扰等自然干扰外，在军事应用中不可避免地会遇到人为干扰。而随着水下干扰器的不断迭代更新，人工干扰的种类逐渐多样化，例如扫频式干扰，宽带噪声干扰，灵巧噪声干扰等，而水下检测设备又会因检测算法的不同，对各类型的干扰产生不同的失效规律，这使得在设计抗干扰方法时，需要针对考虑多种情况，极大的提升了抗干扰的难度。所以目前亟须一种抗干扰技术以适应各个干扰类型，而深度学习凭借其强大的抽象特征学习能力与拟合能力，正逐渐在抗干扰领域发挥优势。
2、水声探测常用较为简单的信号类型，如单频信号、各类调频信号等，工作原理是水声换能器发出探测信号，目标反射后探测信号根据目标的速度产生多普勒与时延后由接收器接收，接收器根据回波信号的频率成分...
【技术保护点】
1.一种水声干扰环境中信号增强方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的水声干扰环境中信号增强方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的水声干扰环境中信号增强方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的水声干扰环境中信号增强方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的水声干扰环境中信号增强方法，其特征在于：
6.根据权利要求4所述的水声干扰环境中信号增强方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种水声干扰环境中信号增强方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的水声干扰环境中信号增强方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的水声干扰环境中信号增强方法，其特征在于：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：姜喆，张靖波，王海燕，申晓红，马石磊，宁伟傑，张钧博，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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