基于RBF神经网络的空中目标识别技术

• 作者: 刘砚菊 宋建辉 寇国豪
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 RBF 雷达探测 建模与仿真
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3962字
• 语种: 中文

摘要

空中目标识别的正确与否对防空火力的部署、分配及有效打击有着重要的意义.利用径向基函数(RBF)神经网络逼近非线性的空中目标识别模型.在RBF神经网络空中目标识别模型中,输入向量是雷达探测到的空中飞行目标的6种目标属性,输出向量是空中飞行目标的类型.通过Matlab的数据仿真结果与传统的BP神经网络目标识别模型相比,该模型的误差更小,可以有效地提高空中目标的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘砚菊	沈阳理工大学信息科学与工程学院	31	176	8.0	12.0
2	宋建辉	沈阳理工大学信息科学与工程学院	33	151	7.0	10.0
3	寇国豪	沈阳理工大学信息科学与工程学院	1	18	1.0	1.0