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《基于遺傳算法和神經網絡的雷達信號識別.研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在教育資源-天天文庫。
1、獨創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學位論文是在導師的指導下完成的。論文中取得的研究成果除加以標注和致謝的地方外，不包含其他人己經發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包括本人為獲得其他學位而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝●～～㈠～～、一___～J?一·．．～、：意。學位論文作日+期：學位論文版權使用授權書本學位論文作者和指導教師完全了解東北大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定：即學校有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人同意東北大學可以將學位論文的全
2、部或部分內容編入有關數據庫進行檢索、交流。作者和導師同意網上交流的時間為作者獲得學位后：半年口一年口一年半口兩年口學位論文作者簽名：簽字日期：導師簽名：簽字日期：’}攀．V東北大學碩士學位論文摘要基于遺傳算法和神經網絡的雷達信號識別研究摘要對雷達信號進行快速而準確的識別是實施有效電子干擾的前提，也是打贏未來高科技戰(zhàn)爭的必要條件之一。本文分析了現有雷達信號識別方法的優(yōu)缺點，指出雷達信號識別的神經網絡方法是較好方法之一。但神經網絡方法也存在著一些不足，一是網絡結構的選取往往是人為的；二是傳統的BP學習算法學習時間太長，且往往收斂到局
3、部解。為了克服神經網絡方法的這些不足，我們提出了一種雷達信號識別的GANN方法，即，首先利用遺傳算法優(yōu)化了兩層前饋神經網絡結構以確定中間隱層單元的個數，然后用遺傳算法對網絡進行學習。該方法不僅能夠選擇一個較優(yōu)的神經網絡結構，而且對網絡的學習比BP算法還快。本文成功地將GANN應用于雷達信號識別，經過大量試驗并與現有專家系統和數據庫查詢方法進行了全面比較表明本文方法正確識別率較高。關鍵詞：遺傳算法；雷達信號識別；GANN-II一-■■l∥譬瞄■rr㈡IIt-■東北大學碩士學位論文ResearchofRadarSignalRecog
4、nitionBasedonGeneticAlgorithmandNeuralNetAbstractnisthepremiseofeffectivelyexertingelectronicjammingtorecognizeradarsignalfastandexactly，andoneofnecessaryconditioIlStowinfuturehigh-techbattle．Theadvantagesandthedisadvantagesofallexistingmethodsforradarsignalrecogniti
5、onareanalyzedinthispaper．Ⅵ，efredthatneuralnetworkmethodrecognizingshowsbetterperformancethantheothers．HowevertherearetwoproblemstoOCCurinneuralnetworkmethod：oneisdifficulttogetanoptimalnetwork；theotheristhatBPoftentobetrappedintolocalminiinulTiinerror．ToovercometheNN
6、’Sshortcomings，weproposeaGANNmethodofradarsignalrecognition．Itoptimizesthetwo-layerfeedforwardnetworkanddeterminesthemiddlelayer’SnodebyGA，andthentrimthenetweightbyGA．Insuchaway,wenotonlyselectanoptimalneuralnetworkstructurebutalsomakethenetstudyfasterthantheBP．Wehav
7、esuccessfullyappliedtheGANNtoradarsignalrecognitioninthispaper．Atlast,theconclusionhasbeendrawnthatthecorrectrateofrecognizingradarsignalsbyGANNishigherthanthatbymethodsoftheESTRRanddatabasequeryingthroughanumberofexperiments．Keywords：GeneticAlgorithm；Radarsignalreco
8、gnition；GANN．．III．．}◆●■蠹每■，●一東北大學碩士學位論文目錄目錄獨創(chuàng)性聲明???????????????????????-?????．I摘要???????????????????????????????．IIAbstract．．?．?．．．
