一种基于极限学习机的无线干扰信号识别方法
刘晓铮
王悦
王晓飞
耿健
北京航天长征飞行器研究所 北京 100076
摘要：智能抗干扰通信是一种结合人工智能算法的新一代抗干扰技术,而干扰信号的识别是智能抗干扰通信的基础.在工程应用领域要求以较低的计算复杂度实现较好的识别效果.然而,现有的研究结果无法平衡计算复杂度与识别效果.在此,论文报告了一种基于极限学习机的干扰分类识别算法.以五种典型压制式干扰信号作为研究对象,以极限学习机为基础基于特征提取对干扰信号进行识别,实现了在单隐层40个神经元的条件下干噪比为-10 dB到20 dB之间96%以上的整体正确识别率,并具有一定的泛化能力,推动了该技术的工程应用.
关键词：干扰识别极限学习机神经网络
分类号：TN975(电子对抗（干扰及抗干扰）)TP18(自动化基础理论)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2026-01-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 3281-3286 )
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