基于奇异值分解与神经网络的干扰识别

摘要：

无线通信中的抗干扰技术对通信的稳定性和安全性都具有重要意义,干扰识别作为抗干扰技术的重要环节一直是研究的热点.该文提出一种基于奇异值分解与神经网络的干扰识别方法,该方法只计算信号矩阵的奇异值即完成特征提取,与传统方法相比节省了多个谱特性的计算量.仿真结果表明:基于奇异值分解与神经网络的干扰识别方法与传统方法相比在干信比为0 dB左右的条件下识别准确率有10％～25％的提高.

关键词：干扰识别、神经网络、奇异值分解

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.72

在线出版日期：2020-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2573-2578