基于神经网络的雷达实际探测距离研究

• 作者: 叶全国 尹康银 王前 程子光
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 雷达探测距离 BP网络 影响因素 量化分析 人工智能
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 雷达与电子对抗
• 页码范围: 57-61
• 页数: 5页
• 分类号: TN95|TP183
• 字数: 4133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2020.02.015

摘要

雷达实际探测距离是一项十分重要的能力指标,凭经验或查阅威力图等得到的值与实际值往往存在较大偏差,不利于精细化任务行动.在量化分析影响雷达探测距离的天气、干扰、目标高度、大小等因素基础上,设计了BP神经网络框架模型,给出了样本数据获得方法,通过样本训练和实验找到了比较合理的神经网络结构参数.检验结果表明,该网络模型能准确算出各种条件下的雷达实际探测距离,具有应用简单、容错性高等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程子光		4	12	1.0	3.0
2	尹康银		10	12	2.0	3.0
3	王前		10	14	2.0	2.0
4	叶全国		1	0	0.0	0.0