基于熵理论和RBF神经网络的有源压制干扰识别方法

• 作者: 孟藏珍 彭荣硕 董鹏曙
• 来源期刊: 火控雷达技术
• 学科: 工学
• 关键词: 干扰识别 信息熵 指数熵 范数熵 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 总体工程
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TN957
• 字数: 3242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19472/j.cnki.1008-8652.2019.04.001

摘要

电子干扰技术的发展使得有源干扰的性能得到了长足的进步,为了提高雷达抗干扰效果,有必要对不同类型的干扰采取针对性抗干扰措施.针对有源压制干扰的自动识别问题,本文研究了一种基于熵理论的有源压制干扰识别方法.对有源压制干扰信号进行FFT变换后,提取频谱的信息熵、指数熵以及范数熵,构建三维特征空间并送入径向基函数(RBF)神经网络进行识别.仿真结果表明,将熵特征作为特征参数能取得良好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董鹏曙		12	28	3.0	5.0
2	孟藏珍		11	20	2.0	4.0
3	彭荣硕		3	1	1.0	1.0