在现代雷达技术中，信号调制类型识别是至关重要的一个环节，它关系到雷达系统的效能和战场生存能力。随着雷达技术的快速发展，电子战环境变得越来越复杂，传统的识别方法，如层次分类判断和数据库匹配，由于运算复杂度高和识别率低，已经无法满足日益增长的技术需求。本文针对这一挑战，提出了一种结合短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）和广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）的新方法，以实现雷达信号调制类型的高效识别。
短时傅里叶变换是一种常用的信号分析工具，它能够在时间域和频域之间提供局部视图，适用于非平稳信号的特征提取。在雷达信号处理中，STFT可以捕获信号的瞬时频率特性，这些特性对于识别不同的调制类型至关重要。文章中，首先利用STFT对雷达信号进行特征提取，通过计算信号的瞬时频率变化来获取其独特的频谱特征。
接下来，提取到的特征被进行排列组合，这是为了进一步优化特征选择，减少冗余信息，提高识别的准确性和效率。这种特征选择过程是通过分析不同特征组合对识别效果的影响来实现的。
然后，GRNN神经网络被引入到信号识别的最后阶段。GRNN是一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）的神经网络，其结构简单，学习速度快，适应性强，特别适合于非线性数据建模。在本文中，GRNN的输入向量由经过特征选择后的组合特征构成，通过训练网络，GRNN能够学习到特征与调制类型之间的映射关系，从而实现对未知信号的识别。
为提升GRNN的识别性能，文章还改进了网络的输入输出部分，使得最终的输出结果是所有组合特征输入向量的最优值。这种方法确保了GRNN在面对多种可能的特征组合时，能够选择出最能代表信号特性的组合，从而提高识别的成功率。
通过计算机仿真实验，该方法的有效性得到了验证。对比传统的BP神经网络，GRNN在雷达信号调制类型识别中表现出更高的识别效率和更优的分类性能。实验结果表明，GRNN神经网络模型不仅减少了计算复杂度，而且提高了识别的准确性，为雷达信号处理领域提供了一个高效且可靠的解决方案。
总结来说，这篇文章详细介绍了如何利用GRNN神经网络结合STFT进行雷达信号调制类型的识别。这种方法克服了传统方法的局限性，通过特征提取和优化，以及GRNN的高效学习能力，实现了对复杂雷达信号的快速、准确识别。这一研究成果对于提升雷达系统性能，应对现代电子战环境具有重要意义。
