【摘 要】
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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
【基金项目】
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陕西省教育厅专项计划资助项目(17JK0693)
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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
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