现代雷达
現代雷達
현대뢰체
MODERN RADAR
2008年
10期
17-19,25
,共4页
神经网络%目标识别%高分辨率雷达%距离像
神經網絡%目標識彆%高分辨率雷達%距離像
신경망락%목표식별%고분변솔뢰체%거리상
针对反向传播(BP)神经网络用于高分辨率雷达目标距离像分类的问题,讨论了对识别性能产生影响的主要因素:训练算法的选择、输入数据的预处理方法以及神经网络的参数设计.利用4种飞机模型的重点散射源二维分布测试数据和频率步进法得到目标的一维距离像,对于从不同方位角范围内获得的距离像,用BP神经网络对目标识别的性能进行了仿真测试,结果表明选择弹性传播算法或模拟退火弹性传播算法训练网络时具有更好的分类性能,而且对输入样本进行对数变换也有助于提高识别率.
針對反嚮傳播(BP)神經網絡用于高分辨率雷達目標距離像分類的問題,討論瞭對識彆性能產生影響的主要因素:訓練算法的選擇、輸入數據的預處理方法以及神經網絡的參數設計.利用4種飛機模型的重點散射源二維分佈測試數據和頻率步進法得到目標的一維距離像,對于從不同方位角範圍內穫得的距離像,用BP神經網絡對目標識彆的性能進行瞭倣真測試,結果錶明選擇彈性傳播算法或模擬退火彈性傳播算法訓練網絡時具有更好的分類性能,而且對輸入樣本進行對數變換也有助于提高識彆率.
침대반향전파(BP)신경망락용우고분변솔뢰체목표거리상분류적문제,토론료대식별성능산생영향적주요인소:훈련산법적선택、수입수거적예처리방법이급신경망락적삼수설계.이용4충비궤모형적중점산사원이유분포측시수거화빈솔보진법득도목표적일유거리상,대우종불동방위각범위내획득적거리상,용BP신경망락대목표식별적성능진행료방진측시,결과표명선택탄성전파산법혹모의퇴화탄성전파산법훈련망락시구유경호적분류성능,이차대수입양본진행대수변환야유조우제고식별솔.
