【摘 要】
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为提高雷达有源压制干扰信号识别正确率,提出一种利用遗传算法优化神经网络的干扰信号分类识别方法。改进遗传算法,将种群中的个体按照适应度排序并等分为三段,在各段用不同
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61402365）, 陕西省科学技术研究与发展计划（工业科技攻关）资助项目（2013K06-33）
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为提高雷达有源压制干扰信号识别正确率,提出一种利用遗传算法优化神经网络的干扰信号分类识别方法。改进遗传算法,将种群中的个体按照适应度排序并等分为三段,在各段用不同比例选取相应数量的个体,同时用自适应的交叉率替换原固定取值,以加快算法搜寻速度;使用改进算法对前向反馈神经网络的权值和阈值进行优化;运用该网络进行雷达有源压制干扰信号的分类。针对射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰和噪声调相干扰4种典型压制干扰信号,仿真实验结果显示,所给方法可行有效。
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