基于神经网络的混沌调频信号旁瓣抑制算法

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1、------------------------------------------------------------------------------------------------基于神经网络的混沌调频信号旁瓣抑制算法第３１卷第２期２０１兵工学摄Ｖ０１．３ｌＦｅｂ．Ｎｏ．２２０１００年２月ＡＣＴＡＡＲＭＡＭＥＮＴＡＲＩＩ谭覃燕，宋耀良（南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏南京２ｔ００９４）摘要：为了提高雷达的抗干扰（ＥＣＣＭ）能力，采用混沌调频（ＦＭ）信号进行传输，但其回波经传统匹配滤波处理后，存在较

2、高的随机分布的距离旁瓣，严重影响了雷达的性能。提出了一种以量子粒子群优化算法（ＱＰＳＯ）训练径向基函数（ＲＢＦ）神经网络进行混沌ＦＭ信号旁瓣抑制的新方法。将ＲＢＦ神经网络的参数组成一个多维向量，作为算法中的粒子进行进化，由此可在全局空问中搜索最优解。仿真结果表明，该方法计算简单，收敛速度快，并具有较好的数值稳定性，能很好的抑制距离旁瓣。关键词：雷达工程；混沌调频；神经网络；旁瓣抑制中图分类号：——————————————————————————————————————-------------------------

3、-----------------------------------------------------------------------ＴＮ９５文献标志码：Ａ文章编号：１０００．１０９３（２０１０）０２－０１７７－０７ＳｉｄｅｌｏｂｅＳｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＣｈａｏｔｉｃＢａｓｅｄＴＡＮＦＭＳｉｇｎａｌｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＱｉｎ—ｙａｎ，ＳＯＮＧＹａｏ－ｌｉａｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｎ

4、ａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９４，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｃｈａｏｔｉｃｆｒｅｑｕｅｎｃｙｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＦＭ）ｓｉｇｎａｌｉｓｕｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ——————————————————————————————————————--------------------------------------------------------------------------------

5、----------------ｃｏｕｎｔｅｒ—ｃｏｕｎ－ｔｅｒｍｅａｓｕｒｅ（ＥＣＣＭ）ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓｃｅａｓｉｎｇｉｓｖｅｒｙｏｆｒａｄａｒ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｓｉｄｅｌｏｂｅｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅｓｉｇｎａｌａｆｔｅｒｍａｔｃｈｉｎｇｐｒｏ—ｏｎｈｉｇｈ，ｗｈｉｃｈｇｒｅａｔｌｙｄｅｂａｓｅｓｔｈｅｒａｄａｒ’ｓｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｂａｓｅｄｔｈｅｒａｄｉａｌｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＲＢＦ）ｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｏｖｅｌｒａｎｇｅｓｉｄｅｌｏｂｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｗａｓｐｒ

6、ｏｐｏｓｅｄ，ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｑｕａｎｔｕｍ—ｂｅ—ｈａｙｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＱＰＳＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ａａｓ——————————————————————————————————————----------------------------------------------------------------------------------------

7、--------ａｖｅｃｔｏｒｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆＲＢＦｎｅｔｗｏｒｋｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｓｒｅｇａｒｄｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｔｏｅｖｏｌｖｅ，ｔｈｅｎ，ｔｈｅｆｅａｓｉｂｌｅｓａｍｐｌｉｎｇｓｐａｃｅｉｓｓｅａｒｃｈｅｄｆｏｒｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍａ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏ—ｒｉｔｈｍｈａｓｅａｓｉｅｒｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，ｍｏｒｅｒａｐｉｄｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｓ

8、ｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅａｉｄｅｌｏｂｅｗｉｔｈｇｏｏｄｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒａｄａｒｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｃｈａｏｔｉｃｆｒｅｑｕｅｎｃｙｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ；ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｉｄｅｌｏｂｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｃａｎａｌｓｏ———————————————————————————————————