基于量子神经网络的辐射源识别方法

摘要

针对传统的BP神经网络对雷达辐射源识别率不高问题,提出了基于量子神经网络的辐射源识别方法.由于量子神经网络借鉴了量子理论的量子态叠加思想,不仅保留了人工神经网络的固有优势,而且可形成特征空间的多级划分,使得分类具有更大的自由度,从而较好地对辐射源进行分类识别.实验结果表明,相比于传统BP神经网络,该方法能获得更高的雷达辐射源识别率.