小波神经网络的毫米波雷达目标一维距离像识别

• 作者: 李兴国 李跃华 沈庆宏 高敦堂
• 来源期刊: 南京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信号处理 雷达目标 图像处理 神经网络 小波变换 识别
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 页码范围: 20-23
• 页数: 4页
• 分类号: TN957.52|TN958.2
• 字数: 2227字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2002.01.005

摘要

将小波变换和反向传播神经网络理论结合,设计一种小波神经网络结构.由于小波变换在时间和频率空间所具有良好的定位特性,使小波神经网络可对输入输出数据进行多分辨的学习训练.介绍神经网络的数学框架和该网络的学习算法.根据毫米波频率步进雷达目标一维距离像所给出的信息,将所提出的小波神经网络用于3种实际雷达目标的识别.实验结果表明,小波神经网络收敛速度快、识别率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李兴国	南京理工大学电子工程与光电技术学院	151	1442	20.0	28.0
2	高敦堂	南京大学电子科学与工程系	53	650	14.0	23.0
3	沈庆宏	南京大学电子科学与工程系	48	641	15.0	24.0
4	李跃华	南京大学电子科学与工程系	10	39	4.0	6.0