基于神经网络的雷达抗欺骗干扰方法

• 作 者: 程高峰 蒋晓瑜 陈昕 李强
• 机 构: 装装甲兵工程学院控制工程系,装装甲兵工程学院控制工程系,装装甲兵工程学院控制工程系,装装甲兵工程学院控制工程系 北京100072,北京100072,北京100072,北京100072
• 出 处: 装甲兵工程学院学报
• 发表日期: 2006年04期
• 关键词: 应答式欺骗干扰 特征提取 神经网络

对雷达抗应答式欺骗干扰的特征提取方法进行了改进,统计方法将均值与方差特征相结合定义特征因子,神经网络方法用Kohonen网络进行特征提取。仿真结果表明,2种方法都具有较好的抗应答式欺骗干扰性能,而神经网络方法性能更为优越。

This paper improves the feature extraction method of radar anti-response deception interference. The statistical method combines the mean and variance features to define the feature factor, and the neural network method uses the Kohonen network to extract the feature. The simulation results show that both of the two methods have good anti-spoofing jamming performance, while the performance of the neural network method is superior.