基于多二维RBF神经网络的航空雷达信号分选

针对航空雷达信号分选中侦察装备普遍存在的信号分选实时性差,分选结果经常出现增批、漏批现象的缺点。为了提高侦察系统在复杂电磁环境下准确快速的分选出雷达辐射源信号,根据径向基(RBF)神经网络通过理想数据训练后能够对未知数据进行分类的特点,将径向基神经网络算法用于对航空雷达侦察信号的分选,在此基础上提出了一种新型多二维径向基神经网络结构,通过与BP网络、RBF网络的对比,多二维径向基神经网络的识别率优于其它几种网络,而且其结构便于实现。通过试验结果可以得出,多二维径向基神经网络能够提高雷达信号分选的准确率。