基于全调节RBF神经网络的引信噪声对消研究

2012-12-03李国林路翠华

制导与引信 2012年3期

李静，李国林，路翠华

（海军航空工程学院战略导弹工程系，山东烟台264001）

0 引言

在严重的电子干扰和环境背景干扰条件下，从被噪声污染的回波信号中提取真实的目标信号是引信信号处理领域中一个重要的问题。通常的方法是采用自适应噪声抵消器来实现［1－4］。它利用与噪声相关的信号来调整滤波参数，实现对噪声的抑制，其算法很多，如最小均方（least mean square，LMS）算法、牛顿算法等。但由于引信对干扰源特征未知，干扰噪声的传递路径不断变化，回波信号中包含的干扰噪声具有非线性的变化规律，因此实现对干扰噪声的最优滤波需要采用非线性的自适应算法。由于全调节RBF神经网络具有处理非线性参数的不确定性，提高了神经网络的在线逼近能力。因此，本文针对引信噪声问题，采用全调节RBF神经网络构建非线性滤波器，自适应抵消回波信号中包含的干扰噪声。通过仿真对比，说明了该方法对引信回波噪声消除有较好的效果。