TY -的A2 -锣,大庆AU -肖,宁波盟歌,Zuxun PY - 2022 DA - 2022/03/11 TI -一个时间预测信号干扰检测算法基于LSTM-SVM模型SP - 1626458六世- 2022 AB -干扰检测是电子防御系统的重要组成部分。很难检测到干扰的传统方法提取特征参数对生成的干涉与原始信号相同的频率。针对这种特殊的时频重叠的干扰信号,本文提出了一种干涉检测算法基于长期短期内存支持向量机(LSTM-SVM)模型。LSTM用于接收信号的时间序列预测。预测信号和接收信号之间的差异作为特征样本,并使用支持向量机算法分类特征样本获取识别的样本是否有干涉。LSTM-SVM模型与门复发unit-support向量机(GRU-SVM)模型,并使用混淆矩阵比较结果可视化。仿真结果表明,这种LSTM-SVM模型算法不能探测干扰信号的存在,而且可以确定具体位置接收到的干扰信号的波形,并检测性能优于GRU-SVM模型。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/1626458 - 10.1155 / 2022/1626458摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER