基于改进进化规划的RBF网络二相码旁瓣优化

兵工自动化 自动控制技术 O. I. Automation 2002年第21卷第5期 Auto-Control 2002, Vol. 21, No. 5

文章编号

２００２

朱道光

中国兵器工业集团第

206研究所

摘要

采用改进的进化规划算法优化

径向基函数网络该算法将进化规划算法和神经网络结合起

来

Ｒａｄｉａｌ　Ｂａｓｉｓ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ

Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ　Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ

Ｎｅｕｒａｌ　

Ｎｅｒｗｏｒｋｓ

用改进进化规划取代反向传播算法

BP

í¨1y??13位巴克码和31位M 编码的仿真实验都有较大的提高

旁瓣抑

制进化规划

中图分类号A

RBF Neural Network Based on Improved Evolutionary

Planning Used in Binary-coded Side-lobe Optimization

WANG Wei, ZHU Dao-guang, HUANG Jin-jie

(No. 206 Institute of China Arms Industry Group Corporation, Xi’an 710100, China)

Abstract: Based on researching binary-coded range side-lobe suppression problem for radar pulse

compressed signal, the radial basis function (RBF) neural network was optimize d with the improved evolutionary planning algorithm (IEPA), a new algorithm based on the improved evolutionary planning algorithm was presented. IEPA was combined with neural network by the new algorithm, multi-layer feed-forward neural network structure was replaced with RBF neural network structure, and back propagation (BP) algorithm was replaced with IEPA, then, expected side -lobe suppression quota was rapidly waisted. The emulation experiments for the 13-elements baker code and 31-elements M code show that side -lobe suppression ability and operating speed was improved with the new method.

Key Words: Side-lobe suppression; Pulse compression; Evolutionary planning

1 引言

脉冲压缩技术在现代雷达中得到了广泛的应用

其中二相编码信号就是

一种比较常用的脉冲压缩信号

信号的主旁瓣比较低

所以常常需要进一步抑制副

瓣

即时域加权[1, 2, 3]和频域加权[4]

?ùò???ó|ó?êüμ?

á?ò??¨μ??T??

ê±óò?óè¨μ?·?·¨óD?±?óê§??ò???

[1, 2]

文献[5]研究了采用13位巴克码和63

位M 编码时脉冲雷达检测的神经网络方法

为二相编码旁瓣

抑制问题的处理提供了一个新的途径

不同的信号差异较大

而

且容易陷入局部最小值

Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ　Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ

2001－08－31

2001－10－17

作者简介

1973

－

男

1996年毕业于西北工业大学

从事雷达信号处理

万方数据