基于神经网络的混沌调频信号旁瓣抑制算法

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为了提高雷达的抗干扰(ECCM)能力,采用混沌调频(FM)信号进行传输,但其回波经传统匹配滤波处理后,存在较高的随机分布的距离旁瓣,严重影响了雷达的性能。提出了一种以量子粒子群优化算法(QPSO)训练径向基函数(RBF)神经网络进行混沌FM信号旁瓣抑制的新方法。将RBF神经网络的参数组成一个多维向量,作为算法中的粒子进行进化,由此可在全局空间中搜索最优解。仿真结果表明,该方法计算简单,收敛速度快,并具有较好的数值稳定性,能很好的抑制距离旁瓣。
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