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| 基于优化神经网络的压制干扰分类方法 | |
| 作者单位： | ;1.西安邮电大学通信与信息工程学院 |
| 摘 要： | 为提高雷达有源压制干扰信号识别正确率,提出一种利用遗传算法优化神经网络的干扰信号分类识别方法。改进遗传算法,将种群中的个体按照适应度排序并等分为三段,在各段用不同比例选取相应数量的个体,同时用自适应的交叉率替换原固定取值,以加快算法搜寻速度;使用改进算法对前向反馈神经网络的权值和阈值进行优化;运用该网络进行雷达有源压制干扰信号的分类。针对射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰和噪声调相干扰4种典型压制干扰信号,仿真实验结果显示,所给方法可行有效。 |
| 关 键 词： | 压制干扰信号 神经网络 遗传算法 适应度 |
Suppressive jamming classification based on improved neural network |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |