基于小波变换和多神经网络融合的雷达一维距离像目标识别

• 作者: 付耀文 朱玉鹏 王宏强 王芹 袁琼清
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 航空航天
• 关键词: 一维距离像 目标识别 神经网络 中心矩 小波变换
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 分类号: V271.4
• 字数: 4452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2009.01.009

摘要

针对低信噪比情况下目标的雷达一维距离像性能较差的问题,提出利用小波去噪以增强目标一维距离像的方法.对去噪后的目标一维距离像提取归一化中心矩,分别采用径向基函数网络和BP网络进行分类识别;在分析了两类网络用于分类识别特点基础上,指出具有不同拓扑结构和传递函数的神经网络对于各类训练样本分布状况的学习和描述能力不同,提出了一种综合利用两种网络做融合识别的新方法.通过对5类飞机暗室测量数据的实验,验证了上述方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宏强	国防科技大学电子科学与工程学院	93	803	14.0	24.0
2	朱玉鹏	国防科技大学电子科学与工程学院	19	209	9.0	13.0
3	付耀文	国防科技大学电子科学与工程学院	33	263	10.0	15.0
4	袁琼清	国防科技大学电子科学与工程学院	4	22	3.0	4.0