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图 1 基于信号特征空间的概率神经网络结构图
Figure 1.
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图 2 干扰分类处理流程图
Figure 2.
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图 3 不同干扰功率下最佳逼近均方根误差图
Figure 3.
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图 4 不同信噪比下本文多分类算法识别率
Figure 4.
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干扰类型 干扰参数 数值 单音干扰 干扰频点(MHz) 150 多音干扰 干扰频点(MHz) 50, 100, ···, 250 部分频带干扰 覆盖带宽(MHz) 250～400 脉冲干扰 占空比(%) 10 线性调频干扰
(单分量)初始频率(MHz) 150 调频率 500 梳状谱干扰 分量数目 3 带宽(MHz) 800 表 1 干扰信号参数
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信号空间数据集 识别率(%) 单音干扰 多音干扰 部分频带 线性调频 脉冲干扰 梳状谱 总体识别率 传统SVM分类器 85.0 98.7 100 82.5 90 81.2 86.3 文献[12] 100 98.7 100 98.7 100 98.7 95.7 本文算法 100 100 100 91.0 100 100 98.5 表 2 干扰分类算法识别率比较
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干扰空间数据集 分类识别率 训练识别率 测试识别率 本文算法 传统算法 本文算法 传统算法 本文算法 传统算法 单音干扰 92.41 47.55 92.59 50.85 91.27 46.24 多音干扰 98.73 45.37 部分频带 81.01 45.99 线性调频 100 45.37 脉冲干扰 74.36 45.86 梳状谱 98.72 46.94 未知干扰 93.59 46.62 表 3 多分类算法性能比较(%)
图共
4 个 表共
3 个
