基于改进BP神经网络的GPS信号反演蒸发波导研究.pdf

基于改进BP神经网络的GPS信号反演蒸发波导研究 本文研究基于改进BP神经网络的GPS信号反演蒸发波导，旨在解决海上蒸发波导对舰载通信、雷达等电子装备的影响问题。论文首先介绍了蒸发波导的概念和影响，然后详细介绍了基于神经网络的GPS信号反演蒸发波导算法流程，包括BP神经网络的改进方法和贝叶斯正则化训练方法的应用。 在BP神经网络的改进方面，本文提出了贝叶斯正则化训练方法，以解决神经网络的过拟合问题。该方法通过引入贝叶斯正则化项，来限制神经网络的权重和偏置项，以避免过拟合问题的出现。 在算法流程方面，本文详细介绍了基于GPS信号的蒸发波导反演算法，包括数据预处理、BP神经网络的训练和测试、蒸发波导高度和大气折射指数的计算等步骤。 通过对仿真结果的分析，本文证明了基于改进BP神经网络的GPS信号反演蒸发波导算法能够实时高效地反演蒸发波导高度和大气折射指数，即使在存在干扰的条件下，反演结果仍然是可靠的。 本文的研究结果为舰载电子装备的设计和应用提供了有价值的参考，具有重要的理论和实践意义。 知识点： 1. 蒸发波导的概念和影响 蒸发波导是指海上蒸发波导对舰载通信、雷达等电子装备的影响，包括电磁干扰、信号衰减、通信中断等问题。 2. BP神经网络的原理和应用 BP神经网络是一种常用的神经网络模型，广泛应用于模式识别、函数逼近、优化问题等领域。 3. 贝叶斯正则化训练方法 贝叶斯正则化训练方法是一种常用的神经网络训练方法，用于解决过拟合问题。 4. GPS信号反演蒸发波导算法 GPS信号反演蒸发波导算法是一种基于GPS信号的蒸发波导反演方法，包括数据预处理、BP神经网络的训练和测试、蒸发波导高度和大气折射指数的计算等步骤。 5. 蒸发波导高度和大气折射指数的计算 蒸发波导高度和大气折射指数是两个重要的参数，用于描述蒸发波导的特性。 6. 仿真结果分析 仿真结果分析是指对仿真结果的分析和讨论，用于验证算法的有效性和可靠性。