原文服务方: 探测与控制学报       
摘要:
针对降雨时土壤含水量变化导致传统土壤近场散射模型误差较大的问题,提出了基于神经网络的含水土壤近场后向散射模型.该模型将影响潮湿土壤近场散射的多种因素作为自变量,以实测数据为训练样本优化人工神经网络结构,提高了不同含水量土壤后向散射系数预测精度.与实测数据的对比分析表明,小于70°入射角情况下不同含水量土壤后向散射模型精度较高,且具有一定的自主学习能力,可满足毫米波引信探测不同土壤的回波信号仿真要求.
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文献信息
篇名 基于神经网络的含水土壤近场散射模型
来源期刊 探测与控制学报 学科
关键词 毫米波引信 地表回波干扰 含水土壤近场散射模型 神经网络 预测精度
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 23-27
页数 5页 分类号 TJ430.2
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李伟 6 8 2.0 2.0
2 李铁 9 34 3.0 5.0
3 田博 6 6 2.0 2.0
4 候亚丽 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
毫米波引信
地表回波干扰
含水土壤近场散射模型
神经网络
预测精度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
探测与控制学报
双月刊
1008-1194
61-1316/TJ
16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
2424
总下载数(次)
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