基于GA-BP神经网络的雷达干扰效能评估方法

针对当前雷达干扰效能评估方法中评估模型较为复杂、参数获取困难、应用价值不大的问题，优化了雷达干扰效能评估变量和指标体系，使其更加贴近实际应用；针对传统雷达干扰效能评估方法中依赖专家打分、人为因素影响较大而普通神经网络预测误差较大的问题，采用遗传算法（genetic algorithm, GA）对误差反传（back propagation, BP）神经网络的初始参数进行全局优化，提出基于GA-BP神经网络的雷达干扰效能评估方法,降低评估系统误差。最后，进行了仿真验证，与普通BP神经网络和支持向量机（support vector machine, SVM）进行了对比分析，并通过调整参数进一步优化了该方法。仿真结果表明，该方法明显优于普通BP神经网络和SVM，具有较好的准确度和稳定性，可为实际应用提供科学依据。