作者:赵鹏亮,席泽敏,肖欢 单位:中国电子科技集团公司第38研究所;中国电子学会无线电定位技术分会 出版:《雷达科学与技术》2007年第04期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFLDKJ2007040010 DOC编号:DOCLDKJ2007040019 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于小波分析的神经网络识别毒剂的研究》PDF+DOC2006年第02期 王洛国,张良华,康景利 《多传感器融合在通风机故障诊断中的应用》PDF+DOC2016年第04期 李林琛,蒋小平 《脉冲雷达微动特征实时提取可行性研究》PDF+DOC2017年第04期 陈大庆,李长亮,吴金海,杨玖文 《加工误差智能建模与预报技术的发展应用》PDF+DOC1998年第03期 陈美华,周道远,李小俚 《结构健康监测中的数据融合技术》PDF+DOC2005年第01期 姜绍飞,王留生,殷晓志,刘明 《基于WPNN与数据融合的损伤检测方法》PDF+DOC2005年第02期 姜绍飞,付春,陈仲堂,盛岩 《雷达目标分类/识别技术》PDF+DOC2004年第03期 王昊,金林,王国宏 《一种基于多特征提取的雷达目标识别方法研究》PDF+DOC2011年第12期 杨磊,王晓丹,张玉玺 《舰艇化学侦察中的毒剂识别技术》PDF+DOC2008年第01期 张明虎,庞桂仓,刘虹,王恩田,王维成 《一种辐射源快速识别新方法》PDF+DOC2015年第02期 刘志鹏,赵立新,张国毅
  • 基于小波分析的方法,采用雷达目标一维距离像回波在不同频带的能量距特征,以此特征为基础,利用径向基概率神经网络对4类目标进行识别,并与传统的子带能量特征方法进行对比,仿真实验结果表明:对雷达目标距离像进行特征提取时,能量距特征更好地利用了小波分析的时频信息,所得特征向量类间类内距离比大于能量特征,目标的可分性更好,识别率得到了提高,因而能量距特征优于能量特征。

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