基于高阶累积量与神经网络的干扰识别算法

• 作者: 吴昊 张杭
• 来源期刊: 军事通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 频谱监测 高阶累积量 神经网络 干扰识别
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 新技术介绍
• 页码范围: 67-71
• 页数: 5页
• 分类号: TN393
• 语种: 中文

摘要

研究了一种基于高阶累积量和神经网络的干扰识别算法.该方法把卫星通信中常见的各种干扰信号的归一化高阶累积量作为分类特征参数,应用神经网络对特征参数进行分类训练,将接收干扰信号的归一化高阶累积量输入已训练的神经网络进行干扰类型的识别.试验结果表明:该算法在低干信比的情况下具有较高的识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张杭	解放军理工大学通信工程学院卫星通信系	45	150	6.0	9.0