非高斯干扰下时频重叠多信号的信源个数智能估计方法

本申请的实施例涉及电磁空间信号处理技术领域，特别涉及一种非高斯干扰下时频重叠多信号的信源个数智能估计方法，包括：通过匹配追踪算法将获取到的时频重叠信号稀疏分解为多个匹配信号，并采用非线性变换器减弱alpha稳定噪声对时频重叠信号的影响，利用多个匹配信号与原始信号组成虚拟多通道信号，构建得到广义相关矩阵；对广义相关矩阵进行包括特征值分解和相似变换的数据预处理操作，得到处理后的广义相关矩阵；将处理后的广义相关矩阵输入至改进的U‑Net网络中，获得改进的U‑Net网络输出的分割结果，依据分割结果实现非高斯干扰下时频重叠多信号的信源个数智能估计。该方法的估计精度高，估计性能不受调制方式和频谱混叠度的影响，鲁棒性高。