《基于灰色关联度神经网络的雷达型号识别模型》PDF+DOC
作者:杨晓燕,陈军,吴桂芹
单位:中国航天科工集团公司第十七研究所
出版:《计算机仿真》2007年第10期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJSJZ2007100040
DOC编号:DOCJSJZ2007100049
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于灰色神经网络的传感器分段标定》PDF+DOC2015年第15期 何伟铭,水洪伟,宋小奇,甘屹,汪中厚,井原透
《基于BP神经网络的雷达目标识别算法研究》PDF+DOC2006年第S7期 贺文斌,陶建锋,叶震
《智能化雷达辐射源识别方法研究》PDF+DOC2004年第04期 孙道贺,王宝树
《基于神经网络的无源多传感器属性数据关联》PDF+DOC2003年第01期 徐敬,王秀坤,胡家升
《基于神经网络与可能性理论的雷达型号识别模型》PDF+DOC2003年第11期 方敏,邱素蓉,王宝树
《基于BP神经网络与D-S证据理论的车辆识别模型设计》PDF+DOC2013年第25期 樊晓宇
《基于灰色神经网络的压力传感器温度补偿模型》PDF+DOC2013年第04期 孙艳梅,苗凤娟,宋志章
《基于BP神经网络的铁路客运设备故障监测模型设计与研究》PDF+DOC2016年第02期 程清波
《基于神经网络的手势识别技术研究》PDF+DOC2006年第05期 江立,阮秋琦
《基于BP神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制》PDF+DOC2011年第05期 李大鹏,樊胜利,代尚方,吴涛
针对现代电子战对雷达目标信号的复杂性和残缺性以及实用雷达目标识别系统的健壮性和扩展性等要求,提出一种基于灰色关联度和BP神经网络的灰色神经网络识别模型。首先采用比较成熟的BP神经网络对侦察雷达目标信号进行粗分,识别出雷达的体制;然后把模板数据库中该体制的雷达标准数据作为比较序列,建立差异信息空间,再把观测的数据和比较序列进行灰关联度分析,得出其对应的关联度,从而识别出雷达的具体型号。仿真结果表明在对参数残缺或畸变以及新体制的雷达辐射源进行识别时,取得良好的效果。表明综合灰色神经网络对辐射源进行识别是完全可行的,并且可以提高识别率、可靠性。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。