小波变换和神经网络在毫米波辐射计目标识别中的应用
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TN015 TP18

基金项目:

国防科技预研资金资助


APPLICATION OF WAVELET TRANSFORM AND NEURAL NETWORK TO TARGET RECOGNITION OF MMW RADIOMETER
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    本文采用小波变换把毫米波辐射计的目标信号分解为一系列正交子空间上的投影,利用重构矩法分析信号特征在各子空间的分布,依次提取各子空间上的特征,然后融合这些特征,组成特征矢量,采用神经网络对目标信号特征矢量进行建模.用此方法对低信噪比的毫米波辐射计的信号进行仿真试验,结果表明该方法克服了传统方法对噪声和目标信号散布的敏感,取消了对目标和辐射计天线之间距离的限制,与最近邻法相比,该方法大大提高了识别率.

    Abstract:

    The target signal of millimeter wave (MMW) radiometer was decomposed to a series of projections in orthogonal subspaces by wavelet transform. The features of MMW radiometer in each orthogonal subspace were analyzed and characterized by neural network. In addition, the results of simulation show that the target recognition method developed by this paper is effective when the SNR is low.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

申崇江 娄国伟.小波变换和神经网络在毫米波辐射计目标识别中的应用[J].红外与毫米波学报,1999,18(5):337~342]. SHEN Chong-Jiang, LOU Guo-Wei, LI Xing-Guo. APPLICATION OF WAVELET TRANSFORM AND NEURAL NETWORK TO TARGET RECOGNITION OF MMW RADIOMETER[J]. J. Infrared Millim. Waves,1999,18(5):337~342.]

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码