小波变换和神经网络在毫米波辐射计目标识别中的应用

• 作者: 娄国伟 李兴国 申崇江
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 毫米波辐射计信号 特征提取 分类 神经网络
• 年，卷（期）: 1999,（5）
• 页码范围: 337-342
• 分类号: TM1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9014.1999.05.001

摘要

本文采用小波变换把毫米波辐射计的目标信号分解为一系列正交子空间上的投影,利用重构矩法分析信号特征在各子空间的分布,依次提取各子空间上的特征,然后融合这些特征,组成特征矢量,采用神经网络对目标信号特征矢量进行建模.用此方法对低信噪比的毫米波辐射计的信号进行仿真试验,结果表明该方法克服了传统方法对噪声和目标信号散布的敏感,取消了对目标和辐射计天线之间距离的限制,与最近邻法相比,该方法大大提高了识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	娄国伟	南京理工大学毫米波光波近感技术研究所	61	558	13.0	19.0
2	李兴国	南京理工大学毫米波光波近感技术研究所	151	1442	20.0	28.0
3	申崇江	上海交通大学图像通信与信息处理研究所	8	83	4.0	8.0