基于AR模型与神经网络的核爆与闪电电磁脉冲信号识别

• 作者: 宋立军 张雪芹 曹保锋 李小强 李鹏 梁睿 郑毅 韩超
• 来源期刊: 强激光与粒子束
• 学科: 工学
• 关键词: AR模型 核爆电磁脉冲 闪电电磁脉冲 BP神经网络 识别
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 3052-3056
• 分类号: TN98|TP183
• 字数: 2759字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/HPLPB20102212.3052

摘要

对平稳随机信号功率谱估计的AR模型,分别利用自相关函数法和Burg算法求该模型系数,作为核爆炸和闪电电磁脉冲信号的特征值;采用BP神经网络作为分类器以及不同的隐含层数和隐含层节点数,对核爆和闪电电磁脉冲实测数据进行识别研究.结果表明:AR参数模型法对两类信号特征值提取是非常有效的,采用Burg算法来求AR模型参数,其特征值提取效果优于自相关函数法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁睿		2	14	2.0	2.0
2	郑毅		26	109	6.0	9.0
3	宋立军		7	16	2.0	4.0
4	李鹏		9	62	5.0	7.0
5	张雪芹		5	15	2.0	3.0
6	李小强		8	11	1.0	3.0
7	韩超		3	17	2.0	3.0
8	曹保锋		5	13	2.0	3.0