基于多维特征及BP网络的高分辨雷达目标识别

• 作者: 傅作为 周智敏 周辉 曹伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 高分辨距离像 序贯预处理 反向传播(BP)神经网络 多维特征向量
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 213-216
• 分类号: TN957.51
• 字数: 3899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1109-0035

摘要

高分辨雷达目标的识别性能取决于目标特征的提取以及分类器的设计.为解决雷达高分辨距离像(HRRP)的方位、平移和幅度敏感性问题,采用了序贯预处理方法,有效提高了HRRP的信噪比.通过提取能较好反映雷达目标散射点回波特性的多维特征向量,设计BP神经网络作为分类器,提出了一种基于目标多维特征向量以及BP神经网络的高分辨雷达目标识别方法.利用在微波暗室测量获得的三种国产飞机模型回波数据进行目标识别处理,实验结果表明,提出的方法能有效地完成三种目标识别任务,在虚警率低于3%的情况下正确识别率优于95%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周智敏	国防科技大学电子科学与工程学院	127	822	15.0	21.0
2	周辉		6	49	4.0	6.0
3	曹伟	国防科技大学电子科学与工程学院	3	28	3.0	3.0
4	傅作为	长沙理工大学计算机与通信工程学院	4	45	4.0	4.0