采用BP神经网络的智能抗干扰决策引擎研究

摘要

在认知抗干扰通信系统中,智能决策是其核心,根据干扰环境,对系统的干扰抑制方式、频谱资源分配、调制编码方式和功率调整信息进行最优决策。现有的抗干扰通信系统的智能决策多采用遗传算法、人工蜂群算法等,面对日益复杂的电磁环境,通常这些算法不具有对新干扰的泛化能力。BP神经网络算法简单、具有一定的容错能力和泛化能力,本文设计并分析了一种基于BP神经网络的抗干扰实时决策引擎模型,根据系统性能设计了输入输出数据的预处理方式和判别标准,阐述了决策实现步骤,分析了算法参数;通过系统性能仿真,验证了文中提出的实时决策引擎的强抗干扰性能。与采用遗传算法和人工蜂群算法的决策引擎相比,本文提出的决策引擎决策速度更快且具有泛化能力和容错能力。