基于TH神经网络的UWB-SAR抑制RFI方法

被引：7

作者：

黄晓涛 ^{[1
]}

梁甸农 ^{[1
]}

周智敏 ^{[1
]}

机构：

[1] 国防科技大学电子科学与工程学院!长沙410073

来源：

电子学报 | 2000年 / 09期

关键词：

超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR); 射频干扰(RFI); AR模型; Tank-Hopfield(TH)神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN95 [雷达];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

在超宽带合成孔径雷达 (UWB SAR)系统中 ,若将接收信号先通过一个自适应预测误差滤波器 ,然后再进行成像处理运算 ,能极大改善其抑制射频干扰 (RFI)能力 .本文提出了一种迅速、有效的抑制RFI方法 ,它利用谱峰判阶并结合Tank Hopfield(TH)神经网络计算滤波器权系数 ,在保持足够的抑制RFI能力的同时 ,大大提高了运算效率 .

引用

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