基于径向基函数神经网络的混沌干扰信号检测

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并且实验表明信噪比最低达一０Ｂ时，４ｄ仍能有效检测出信号。关键词：混沌；径向基神经网络；信号检测；预测
中图分类号：Ｎ１Ｔ９ｌ文献标识码：Ａ
ＳｇａｔｃｉｎｉｔｏｇＣｈｏｉｎｅｆｒｎｅｉｎｌＤｅｅｔｎＳｒｎａｔｃＩｔｒｅｅｃｏ
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第２卷第５７期
文章编号：０６—９４（０００１０３８２１）５—０３０１６— ４
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２１年５００月
基于径向基函数神经网络的混沌干扰信号检测
潘俊阳
（北工业大学声学工程研究所，西西安７０７）西陕１０２
ｇｏｔｆｈｏｉａｒｃｒｎｅｅｏｕｉｆｈｏａｃｏ，ｈｎｔｒｉｉｄｌｆｈｏｉｓｓｍｕｅｍｅｙｏａｔｔａｔｄｔｖｌｔｎｏａｓｔｊｔｙｔｅｏｅｓｐｐｅｃｏｍｏｅｏａｔｙｔ — ｒｃｃｔｏａｈｏｃｒｅｒｅｄｔｎｃｃｅ
摘要：为提高强混沌背景下谐波信号的检测能力，提高系统的信噪比，出了一种在混沌背景噪声中提取正弦信号的ＲＦ提Ｂ神经网络方法。依据混沌吸引子固有的几何特性和混沌系统轨迹点在流形中的演化规律，建立混沌系统的ＲＦ神经网络Ｂ单步预测模型，了网络的学习算法，改进利用ＲＦＢ神经网络对输人扰动的敏感，预测出误差信号。分析了在低信噪比下的检测性能。通过对Ｌｒｚｏｎ流和实际舰船辐射噪声信号中的信号检测进行计算机仿真实验，ｅ验证了算法的有效性和可行性，