【摘 要】
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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
【机 构】
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南京理工大学电子工程与光电技术学院
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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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