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改进GA优化BP神经网络的雷达信号识别

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【作者】 杨洁弋佳东

【Author】 YANG Jie;YI Jiadong;School of Communication and Information Engineering,Xi’an University of Posts and Telecommunications;

【机构】 西安邮电大学通信与信息工程学院

【摘要】 为了提高雷达辐射源信号的识别率,提出了一种改进遗传算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的雷达信号识别算法。该算法先提取差分近似熵、调和平均盒维数和信息维数等3个特征作为雷达信号识别的特征,通过对遗传算法的适应度函数和交叉算子进行改进,并用改进的遗传算法优化BP神经网络,得到最优的初始权值和阈值,从而对雷达信号进行识别。仿真结果表明,与BP神经网络和标准遗传算法优化的BP神经网络的相比,改进雷达信号识别算法能够提高雷达辐射源信号的识别率,并提高了算法的收敛速度,证实了算法的有效性。

【基金】 陕西省教育厅专项计划资助项目(17JK0693)
【所属期刊栏目】 通信与信息技术 (2019年06期)
  • 【DOI】10.13682/j.issn.2095-6533.2019.06.003
  • 【分类号】TN957.51;TP183
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