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本文描述一种采用BP神经网络对雷达辐射源体制和用途进行智能识别的方法 ,包括理论分析、神经网络结构设计、推理和学习算法设计、编程算法设计、实验结果比较与分析等。实验表明 ,该方法有着良好的识别效果 相似文献
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基于神经网络的雷达辐射源体制和用途智能识别 总被引:1,自引:0,他引:1
本文描述一种采用BP神经网络对雷达辐射源体制和用途进行智能识别的方法.包括理论分析、神经网络结构设计、推理和学习算法设计、编程算法设计、实验结果比较与分析等。实验表明,该方法有着良好的识别效果。 相似文献
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在现代战场上,雷达信号密度大,体制多,波形复杂多变,而且在工作频段上往往相互重叠,在客观上对雷达对抗目标的识别造成了很大的困难。以空中雷达对抗目标的识别为例,采用过零点检测法提取雷达瞬时频率差分序列的样本方差作为脉内细微特征,结合模糊神经网络建立了一个具体的识别模型,通过仿真,证明了利用脉内细微特征和模糊神经网络技术对雷达对抗目标进行识别,是一种有效的方法。 相似文献
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基于小波神经网络的毫米波雷达目标距离像识别 总被引:1,自引:0,他引:1
给出一种隐层由小波基组成的神经网络用于实现频率步进毫米波雷达目标一维距离像的识别。利用小波变换所具有的良好的时频分析特性,实现了输入输出之间映射关系的多分辨学习。介绍了小波神经网络的数学框架及其误差反向学习算法。详细描述了用小波神经网络进行识别的步骤。将所提出的小波神经网络用于频率步进毫米波雷达目标一维距离像的识别。实验结果表明该方法对目标距离像的识别是有效的。 相似文献
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雷达目标识别技术及其新进展 总被引:8,自引:0,他引:8
从雷达目标识别技术作为现代雷达的一个重要发展方向出发,对雷达目标识别的几种主要方法即目标运动轨迹特征识别法、回波幅度起伏特性识别法、多频雷达回波识别法、极点识别法、斜升响应识别法和极化识别法等作了阐述,最后对雷达目标识别技术的新进展即波形综合法、雷达成象技术及神经网络在雷达目标识别中的应用作了展望。 相似文献
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本文从神经网络应用于雷达对抗与反对抗中的潜在优势出发,论述了将其应用于雷达信号分选和识别、自适应信号处理,识别反辐射导弹,探测隐身目标和抗人为干扰等方面的广阔前景。 相似文献
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神经网络的大规模并行分布或非线性处理特征为其在雷达信息处理应用奠定了基础。神经网络在雷达信息预处理,多目标跟踪雷达目标识别,下伏面识别,空中交通管制雷达信息分类和反辐射导弹制导方面具有大量应用实例,并且建立了反向散射神经网络模型。本文旨在各种基于神经网络的雷达信息处理方法和结构,详细介绍了利用神经地目标数据进行优化处理,提高目标跟踪分类和识别能力,建立杂波模型等雷达信息处理各个方面的应用,展示了 相似文献
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准确识别雷达目标类型和性质对于有效实施雷达对抗意义重大。分析了模糊Hopfield神经网络原理,构建了雷达目标识别的模糊Hopfield神经网络聚类模型,并结合实例进行了具体验证。 相似文献
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对现有的一些雷达体制识别方法进行了分析 ,指出了这些方法存在的不足 ,提出了把通过高精度测向、定位所获得的目标方位和位置信息用于目标雷达体制识别的方法 ,这种方法对于一般方法难以识别的特殊体制雷达 ,如频率捷变雷达、频率分集雷达等的识别非常有效。 相似文献
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提出了一种基于神经网络的未知雷达辐射源智能识别方法,该方法以实际中获得的雷达信号参数为基础,训练神经网络,对未知雷达参数进行预测识别,给出可能的工作状态,并分析其威胁程度.仿真实验表明,该方法是有效可行的,为工程上实现未知雷达辐射源的识别提供了一种新思路. 相似文献
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宽带毫米波雷达目标时延神经网络识别新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于一维距离像和神经网络研究宽带毫米波雷达目标识别问题,研究了用于雷达距离像序列识别的时延神经网络模型及其学习算法,并提出了基于距离像序列的宽带雷达目标时延神经网络识别方法,还利用三种飞机缩比模型的暗室测量数据,研究了时延神经网络分类器中时延单元数目对分类精度的影响以及分类器的分类性能。实验结果表明:本方法具有良好的应用前景。 相似文献
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针对当前无源雷达目标识别存在的识别率低和容错性不足等问题,构建了一个基于BP神经网络的目标识别模型。围绕无源雷达目标识别效率提升和智能解决方案的构设问题,梳理总结了神经元原理、常用神经网络结构、激活函数和学习算法,设计了无源雷达目标识别总体流程,具体构建了神经网络目标识别模型,包括网络结构、隐含层节点数确定等,并给出了样本训练、测试和目标识别的工作流程,为无源雷达目标识别提供了方法途径。最后,给出了一个仿真实例,验证了模型的有效性。 相似文献
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在分析雷达体制特征的基础上,介绍了雷达体制识别专家系统。该系统综合利用各方面专家知识,采用不精确推理方法,不但能对参数完整的雷达进行识别,也能对参数不完整的雷达进行识别,并给出其识别可信度。 相似文献
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首先分析了Kohonen神经网络算法及其识别机理,结合飞机目标识别实现情况,借鉴人及从粗分到细分的思想,提出了基于KNN-MLFNN网络组分类器的飞机目标分类方法,应用于五种飞机目标的识别结果表明,自组织神经网络的学习速度快,自学习能力强;KNN-MLFNN网络组分类器有高的分类精度。 相似文献