基于BAS-BP神经网络的遮盖干扰信号识别

提出一种使用天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法优化反向传播(back propagation, BP)神经网络以识别遮盖干扰信号的方法。采用BAS优化BP神经网络的初始权值、阈值,以适应度函数作为评价标准,优化出最佳的权值、阈值,训练BP神经网络,得到最优BP神经网络模型,使用优化后的BP神经网络对雷达有源遮盖性干扰信号进行分类识别。选取射频噪声、噪声调幅和噪声调频3种干扰信号进行仿真,结果表明,BAS-BP神经网络和BP神经网络的均方误差分别为0.148 6和0.177 0,平均绝对值误差分别为0.219 7和0.269 3。BAS-BP神经网络和BP神经网络对3种干扰信号的平均识别率分别为0.913 7和0.882 7。BAS-BP神经网络方法能够识别干扰信号,且效果优于BP神经网络算法。

Covering jamming signals classification based on BAS-BP neural network