Resumen

Sobre la base de las características caóticas de la señal de salto de frecuencia, la predicción del ancho de banda de la señal de salto de frecuencia puede mejorar considerablemente el efecto de interferencia de la señal. Sin embargo, la baja precisión de la predicción a menudo limita su desarrollo en el campo militar. Por lo tanto, con el fin de mejorar la precisión de la predicción del ancho de banda de la señal de salto de frecuencia, este artículo estudia el modelo de predicción del ancho de banda de la señal de salto de frecuencia de la red neuronal de función de base radial (RBF) basado en el método de descenso de gradiente y mejoró el algoritmo de optimización de enjambre de partículas, respectivamente. El primero utiliza un algoritmo paso a paso para optimizar el valor central y el peso para que la red pueda encontrar el estado inicial más adecuado. Luego, se emplea el algoritmo de optimización de selección de agrupamiento para optimizar el valor central. Además, optimiza el peso utilizando un método de descenso de

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Señal de salto de frecuencia; Precisión de predicción; Red neuronal; Método de descenso de gradiente; Algoritmo de optimización de enjambre de partículas; Resultados de simulación
• Keywords:Frequency hopping signal; Prediction accuracy; Neural network; Gradient descent method; Particle swarm optimization algorithm; Simulation results