基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

• 作者: 徐建业 李伟 王泓霖 许强 邹鲲
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 PSO优化算法 高分辨距离像 目标识别
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 39-44
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|TN957
• 字数: 3963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.12.009

摘要

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法.利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷.利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试.实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹鲲	空军工程大学信息与导航学院	46	155	8.0	10.0
2	李伟	空军工程大学信息与导航学院	111	485	10.0	19.0
3	许强	空军工程大学信息与导航学院	7	24	2.0	4.0
4	王泓霖	空军工程大学信息与导航学院	6	0	0.0	0.0
5	徐建业	空军工程大学信息与导航学院	5	0	0.0	0.0