基于BP网络的雷达目标距离像识别性能仿真

• 作者: 李少洪 郭尊华
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 目标识别 高分辨率雷达 距离像
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 总体工程
• 页码范围: 17-19,25
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|TN957
• 字数: 3456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7859.2008.10.005

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李少洪	北京航空航天大学电子信息工程学院	69	637	15.0	23.0
2	郭尊华	北京航空航天大学电子信息工程学院	3	9	2.0	3.0