基于BP神经网络的CFAR检测器标称化因子确定方法

• 作者: 党玲 张大海 许江湖
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 恒虚警 标称化因子 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 模拟与仿真
• 页码范围: 125-127
• 页数: 3页
• 分类号: TN957.5
• 字数: 2171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1627-9730.2009.10.036

摘要

在运用恒虚警(CFAR)检测算法中,一个非常重要的工作是根据给定的恒虚警率确定其标称化因子.当标称化因子关于虚警率的关系式很难甚至于是不可能得到时,传统上采用仿真方法,但仿真方法的计算量非常大.为此文章利用BP神经网络具有强大的逼近任意非线性关系式的能力,提出了一种基于BP神经网络的CFAR检测器标称化因子确定方法.通过实例研究表明,通过对BP神经网络的输入进行自然对数的变换后,其对虚警概率和标称化因子的关系进行逼近时需要的训练次数将大为减少,研究还表明基于BP神经网络的标称化因子确定方法具有相当高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许江湖	海军工程大学电子工程学院	36	183	7.0	11.0
2	党玲		13	55	5.0	7.0