公开(公告)号：CN114676721A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210197833.6

申请日：2022-03-01

Applicant: 上海机电工程研究所

Inventor： 戴少怀 ,  杨革文 ,  高方君 ,  李旻 ,  吴向上

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于径向基神经网络的雷达有源压制干扰识别方法及系统，包括如下步骤：特征分别提取步骤：选择雷达有源干扰信号的时频域特征，对时频域特征进行分析和提取，完成预处理；神经网络训练步骤：选择RBF神经网络参数特征，确定RBF神经网络结构，并对所选择的参数特征构成的数据集进行训练集和测试集划分，分别进行RBF神经网络的训练和测试，得到RBF神经网络模型；识别结果输出步骤：将训练好的RBF神经网络模型用于雷达有源干扰样式识别，将经过预处理的时频域特征作为RBF神经网络模型的输入，得到RBF神经网络模型的输出结果。本发明能够提高雷达有源压制识别概率，为实现雷达有源压制干扰识别解决了技术难点。