神经网络识别算法去除核爆电磁脉冲探测闪电干扰

王浩骅; 苗家友; 朱万华; 方广有

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神经网络识别算法去除核爆电磁脉冲探测闪电干扰

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为解决在核爆电磁脉冲(NEMP)探测中经常出现的闪电电磁脉冲(LEMP)干扰问题,提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的识别分类算法.通过对收集到的LEMP与NEMP波形的时域分析,定义9个特征参数用以表征、区分二者波形.通过对GRNN的训练使正地闪、负地闪、云闪、先导四种LEMP波形的识别准确率达到92％以上,LEMP的误报率在万分之二左右,为NEMP探测和闪电检测中的信号分类与识别提供了一种可行的技术途径.

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来源
《核电子学与探测技术》|2021年第1期|92-97|共6页
作者
王浩骅; 苗家友; 朱万华; 方广有;
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作者单位

中国科学院空天信息创新研究院中国科学院电磁辐射与探测技术重点实验室中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100190;

火箭军研究院六所北京100094;

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正文语种 chi
中图分类核爆炸;
关键词
波形识别; 广义回归神经网络; 核爆电磁脉冲; 闪电电磁脉冲;

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