基于遗传RBF网络的混沌背景微弱信号检测方法

弱信号检测问题是目标检测中的一个重要研究内容。利用背景信号为混沌信号这一先验知识，采用径向基函数神经网络（RBFNN）建立混沌背景的一步预测模型，RBF网络利用遗传算法训练，最后，设计了门限滤波器，得到感兴趣的信号。仿真结果表明，在非线性程度很高的情况下，通过与其它几种训练RBF网络算法的比较，利用遗传算法训练的RBF网络具有最高的检测精度，并且训练得到的网络的复杂程度最低。     

DRFM拖引干扰信号的谐波效应分析及抑制

受到数字器件延时步进精度的限制,目前的DRFM在进行线性距离波门拖引时可能出现以时延步进频率为间隔的"谐波效应",使得PD雷达可能通过类似于多普勒旁瓣检测的方式识别来自DRFM的干扰.分析导出了消除"谐波效应"的条件,并且在此基础上提出了一种基于DAC取样时钟延迟的有效抑制"谐波效应"的改进型DRFM结构,仿真验证了这种方法的有效性.     

基于一种新型RBF网络的捷变频雷达频率预测技术

针对捷变频雷达的频率预测问题,提出了基于一种新型RBF网络的频率预测方法。该方法将频率预测问题等效为伪随机序列预测问题,并采用结合人工免疫聚类和进化规划的混合算法确定RBF网络的隐层参数。计算机仿真表明,采用这种方法设计的RBF网络预测器可以准确地预测捷变频码,是一种对抗捷变频雷达的有效方式。     

RBF网络雷达天线扫描方式识别系统

采用一种基于免疫算法和最小二乘法的两级学习方法设计径向基函数(RBF)网络,并将其应用于雷达天线扫描方式识别系统。这种RBF网络学习方法通过引入免疫算法的多样性保持机制和免疫记忆机制提高了网络训练算法的优化效率,并在一定程度上抑制了未成熟收敛现象。仿真结果表明,基于这种RBF网络的雷达天线扫描方式识别系统达到了较高的识别精度。     

基于人工免疫机制的RBF网络混合训练算法

基于人工免疫聚类机制和免疫进化算法,提出了一种新型的设计RBF网络的混合算法。该方法利用人工免疫聚类机制,根据输入数据集合自适应地确定RBF网络核函数的数量及其中心的初始位置。采用免疫进化算法训练RBF网络,进一步缩小了标准进化算法搜索空间的范围,提高了算法的收敛速度。计算机仿真表明,这种RBF网络结构精简并具有较强的泛化能力。     

基于免疫应答的RBF网络在动态多用户检测中的应用

径向基函数神经网络是一种具有局部逼近能力的前向神经网络,可用作码分多址中的多用户检测器,有较好的检测性能;但是目前的RBF网络多用户检测器收敛慢,不能针对实时变化的动态信道作跟踪.针对动态信道中的多用户检测问题,借鉴免疫系统二次应答原理提出了一种基于免疫机制的RBF网络.该方法结合免疫记忆机制和免疫应答机制设计免疫算子,针对动态模型中的稳定部分和突变部分作不同强度的训练;借鉴免疫系统的二次应答机制,较大地降低了算法复杂度,并且收敛快、鲁棒性强,提高了在变化的信道中的多用户检测器的动态追踪能力.     

基于多相滤波的OFDM接收系统

提出了一种新型的OFDM接收系统,采用了多相滤波技术进行无线信道的关键参数估计.计算机仿真结果表明,相比于传统的接收系统,该系统在各种多径条件下都具有一定的优势.     

一种线性调频信号参数估计实时系统的设计

首先简要分析了线性调频信号的特点和参数估计方法,提出了一种基于相关解调、STFT和最大似然估计的参数估计方法。该方法结合了各种方法的优点,在计算量小的情况下得到了比较高的估计精度,通过分析指出使用该方法设计的系统是在现有硬件条件下可实现的实时参数估计系统,并给出了该方法的具体步骤和方针结果。     

基于人工免疫机制的RBF 网络混合训练算法

基于人工免疫聚类机制和免疫进化算法,提出了一种新型的设计RBF 网络的混合算法。该方法利用人工免疫聚类机制,根据输入数据集合自适应地确定RBF 网络核函数的数量及其中心的初始位置。采用免疫进化算法训练RBF 网络,进一步缩小了标准进化算法搜索空间的范围,提高了算法的收敛速度。计算机仿真表明,这种RBF 网络结构精简并具有较强的泛化能力。