【摘 要】
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针对传统的BP神经网络对雷达辐射源识别率不高问题，提出了基于量子神经网络的辐射源识别方法。由于量子神经网络借鉴了量子理论的量子态叠加思想，不仅保留了人工神经网络的固有
【机 构】
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中国电子科技集团公司第三十八研究所
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针对传统的BP神经网络对雷达辐射源识别率不高问题，提出了基于量子神经网络的辐射源识别方法。由于量子神经网络借鉴了量子理论的量子态叠加思想，不仅保留了人工神经网络的固有优势，而且可形成特征空间的多级划分，使得分类具有更大的自由度，从而较好地对辐射源进行分类识别。实验结果表明，相比于传统BP神经网络，该方法能获得更高的雷达辐射源识别率。
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