基于RBF神经网络的二相码旁瓣抑制

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研究了RBF神经网络在二相码雷达旁瓣抑制中的应用,对神经网络的学习算法进行了改进,采用Levenberg-Marquardt(LM)算法优化隐层神经元的中心值和扩展常数,而用最小二乘(LS)法优化隐层至输出层的连接权值。对13位巴克码进行了仿真。仿真结果表明,改进的算法具有极快的收敛速度,可获得60dB以上的输出峰均值比,提高了雷达的探测性能。
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