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基于神经网络的随机跳频信号旁瓣抑制算法
引用本文:刘源,许荣庆,邓维波,位寅生.基于神经网络的随机跳频信号旁瓣抑制算法[J].系统工程与电子技术,2004,26(8):1125-1128.
作者姓名:刘源  许荣庆  邓维波  位寅生
作者单位:哈尔滨工业大学电子工程技术研究所,黑龙江,哈尔滨,150001
摘    要:为避开干扰严重的频段,高频雷达常采用随机跳频的方式进行信号传输,但其回波经常规匹配处理后的旁瓣很高,严重影响了雷达的性能。提出了一种基于连续Hopfield网络的最小二乘处理方法,它较好地抑制了距离旁瓣,提高了雷达在恶劣电磁环境下的生存能力。同直接应用最小二乘相比,它具有更好的稳定性,能够更为有效地抑制随机跳频信号回波的距离旁瓣。

关 键 词:随机跳频  Hopfield网络  旁瓣抑制  最小二乘
文章编号:1001-506X(2004)08-1125-04
修稿时间:2003年4月5日

Sidelobes suppression algorithm for random frequency step signal based on neural network
LIU Yuan,XU Rong-qing,DENG Wei-bo,WEI Yin-sheng.Sidelobes suppression algorithm for random frequency step signal based on neural network[J].System Engineering and Electronics,2004,26(8):1125-1128.
Authors:LIU Yuan  XU Rong-qing  DENG Wei-bo  WEI Yin-sheng
Abstract:In order to evade the interference, HF radar transmits the random frequency step waveform. However, using conventional method to process this waveform would result in very high sidelobes. A least square method based on continuous Hopfield neural network is presented. The method can successfully suppress the range sidelobes and improve the radar's viability in heavy electromagnetic environment. Compared with the method using LS directly, the new method has better stability and can suppress the range sidelobes more successfully.
Keywords:random frequency step  Hopfield neural network  sidelobe suppression  least square
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