基于TH神经网络的UWB-SAR抑制RFI方法

• 作者: 周智敏 梁甸农 黄晓涛
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR) 射频干扰(RFI) AR模型 Tank-Hopfield(TH)神经网络
• 年，卷（期）: 2000,（9）
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 3848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2000.09.007

摘要

在超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)系统中,若将接收信号先通过一个自适应预测误差滤波器,然后再进行成像处理运算,能极大改善其抑制射频干扰(RFI)能力.本文提出了一种迅速、有效的抑制RFI方法,它利用谱峰判阶并结合Tank-Hopfield(TH)神经网络计算滤波器权系数,在保持足够的抑制RFI能力的同时,大大提高了运算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁甸农	国防科技大学电子科学与工程学院	231	1811	20.0	30.0
2	黄晓涛	国防科技大学电子科学与工程学院	55	305	9.0	14.0
3	周智敏	国防科技大学电子科学与工程学院	127	822	15.0	21.0