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针对复杂电磁环境定性分析和定量分级问题，提出基于广义S变换与PNN（概率神经网络）的电磁环境复杂度评估方法．应用广义S变换对电磁环境中受干扰的样本信号进行时频分析，同步提取时频域时域占用度，频域占用度和能量占用度评估参数，分析了各参数的物理意义，并给出了各评估参数的计算公式．同时增加频率重合度、调制格式相似度和背景噪声强度等评估参数，利用获取的参数训练PNN，并进行分类．仿真实验证明基于广义S变换与PNN的电磁环境复杂度评估方法在背景噪声大、训练样本数少的条件下能有效提取评估参数，并对电磁环境复杂度进行有