电光与控制
電光與控製
전광여공제
ELECTRONICS OPTICS & CONTROL
2009年
1期
34-38
,共5页
朱玉鹏%袁琼清%王芹%付耀文%王宏强
硃玉鵬%袁瓊清%王芹%付耀文%王宏彊
주옥붕%원경청%왕근%부요문%왕굉강
一维距离像%目标识别%神经网络%中心矩%小波变换
一維距離像%目標識彆%神經網絡%中心矩%小波變換
일유거리상%목표식별%신경망락%중심구%소파변환
针对低信噪比情况下目标的雷达一维距离像性能较差的问题,提出利用小波去噪以增强目标一维距离像的方法.对去噪后的目标一维距离像提取归一化中心矩,分别采用径向基函数网络和BP网络进行分类识别;在分析了两类网络用于分类识别特点基础上,指出具有不同拓扑结构和传递函数的神经网络对于各类训练样本分布状况的学习和描述能力不同,提出了一种综合利用两种网络做融合识别的新方法.通过对5类飞机暗室测量数据的实验,验证了上述方法的有效性.
針對低信譟比情況下目標的雷達一維距離像性能較差的問題,提齣利用小波去譟以增彊目標一維距離像的方法.對去譟後的目標一維距離像提取歸一化中心矩,分彆採用徑嚮基函數網絡和BP網絡進行分類識彆;在分析瞭兩類網絡用于分類識彆特點基礎上,指齣具有不同拓撲結構和傳遞函數的神經網絡對于各類訓練樣本分佈狀況的學習和描述能力不同,提齣瞭一種綜閤利用兩種網絡做融閤識彆的新方法.通過對5類飛機暗室測量數據的實驗,驗證瞭上述方法的有效性.
침대저신조비정황하목표적뢰체일유거리상성능교차적문제,제출이용소파거조이증강목표일유거리상적방법.대거조후적목표일유거리상제취귀일화중심구,분별채용경향기함수망락화BP망락진행분류식별;재분석료량류망락용우분류식별특점기출상,지출구유불동탁복결구화전체함수적신경망락대우각류훈련양본분포상황적학습화묘술능력불동,제출료일충종합이용량충망락주융합식별적신방법.통과대5류비궤암실측량수거적실험,험증료상술방법적유효성.
