期刊文章详细信息
基于改进LMS加BP神经网络的二相码旁瓣抑制
Binary phase code sidelobe suppression based on an improved LMS and BP neural network
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]中国人民解放军66010部队
基 金：国家自然科学基金青年项目(51107147)
年 份：2013
期 号：9
起止页码：28-31
语 种：中文
收录情况：ZGKJHX、普通刊
摘 要：研究了BP神经网络在二相码旁瓣抑制中的应用,采用自适应学习速率梯度下降算法对网络进行训练,为了提高网络的抗噪声及多目标背景下的检测性能,训练的样本向量选取理想样本结合含噪声样本混合模式。此外,在将接收到的回波信号送入网络前,使其通过改进的自适应滤波器,以提高输入的信噪比。实验表明,对127位M码调相的不加噪声单目标回波,该算法能够使脉压输出的主旁瓣比达到60dB以上,并且在多目标及噪声环境下具有较好的性能。
关 键 词：BP神经网络 自适应学习速率梯度下降算法 样本向量 改进的自适应滤波器 旁瓣抑制
分 类 号：TN975]
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