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基于RBF神经网络的雷达有源压制干扰识别
文献摘要：
为解决现代电子战中雷达对干扰类型进行识别时,由于信号特征选取不合适而导致的识别准确率低的问题,提出一种基于时频域分析的径向基函数(radio basis function,RBF)神经网络的干扰识别方法.该方法提出结合干扰信号的时频域特征,利用RBF神经网络收敛速度快、非线性拟合能力强的优势,提高对雷达有源压制干扰的识别概率.仿真结果表明,基于时频域分析的RBF神经网络能够保证较高的干扰识别概率.
文献关键词：
有源压制干扰;时频域分析;RBF神经网络;识别概率
中图分类号：
作者姓名：
戴少怀;杨革文;郁文;吴向上
作者机构：
上海机电工程研究所,上海 201109
文献出处：
引用格式：
[1]戴少怀;杨革文;郁文;吴向上-.基于RBF神经网络的雷达有源压制干扰识别)[J].空天防御,2022(01):102-107
A类：
B类：
RBF,有源压制干扰,干扰识别,现代电子,电子战,干扰类型,信号特征,特征选取,识别准确率,时频域分析,径向基函数,radio,basis,function,干扰信号,时频域特征,网络收敛速度,非线性拟合,识别概率
AB值：
0.268534
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