版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、常規(guī)防空雷達(dá)受其固有低重復(fù)頻率等性能的影響,將其應(yīng)用于飛機(jī)目標(biāo)自動(dòng)分類與識(shí)別的問題一直是目標(biāo)識(shí)別研究領(lǐng)域的難點(diǎn)。目前,國內(nèi)裝備有大量的常規(guī)防空雷達(dá),如果能在常規(guī)防空雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別上取得突破,將具有重大的軍事與經(jīng)濟(jì)意義。如何準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地提取飛機(jī)目標(biāo)的有效特征并對多傳感器信息準(zhǔn)確融合是解決目標(biāo)自動(dòng)分類與識(shí)別問題的關(guān)鍵技術(shù)。本文的主要工作是研究了小波分析提取飛機(jī)目標(biāo)發(fā)動(dòng)機(jī)周期調(diào)制特征的方法以及構(gòu)造實(shí)現(xiàn)飛機(jī)目標(biāo)分類識(shí)別的智能化類型融合模型和算法。由
2、于飛機(jī)旋轉(zhuǎn)部件對雷達(dá)電磁波的調(diào)制,目標(biāo)回波會(huì)產(chǎn)生周期調(diào)制特征。常規(guī)防空雷達(dá)可以提取周期調(diào)制特征來分類、識(shí)別。由于傳統(tǒng)提取方法如復(fù)倒譜法、無偏自相關(guān)估計(jì)、AR功率譜法等或者要求雷達(dá)有較高重復(fù)頻率或者存在提取誤差大、計(jì)算量大等缺點(diǎn)。本文通過對直升機(jī)、螺旋槳飛機(jī)和渦扇噴氣飛機(jī)回波調(diào)制特性參數(shù)模型的研究,分析了這三類飛機(jī)所產(chǎn)生的回波信號(hào)特點(diǎn)。提出采用小波分析方法有效獲取目標(biāo)回波的周期調(diào)制特征,并詳細(xì)分析了小波基的選取和幾個(gè)重要雷達(dá)參數(shù)對其提取結(jié)
3、果的影響并給出相應(yīng)的仿真試驗(yàn)結(jié)論。在多傳感器信息融合方面,本文采用了基于多級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合模型。該模型分為傳感器子網(wǎng)和融合子網(wǎng)。傳感器子網(wǎng)通過多個(gè)傳感器獲得的目標(biāo)特征信息,實(shí)現(xiàn)對各類目標(biāo)類型的置信度分配。融合子網(wǎng)將結(jié)合各傳感器子網(wǎng)的置信度對各傳感器子網(wǎng)的輸出結(jié)果進(jìn)行融合,最終得到對目標(biāo)類型的判斷。本文重點(diǎn)研究了該多級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型中傳感器子網(wǎng)的模型和算法。采用了一種基于專家規(guī)則的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和各個(gè)節(jié)點(diǎn)都有確切的含義。并改進(jìn)其
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于Ga-BP算法的公路貨運(yùn)定價(jià)模型研究.pdf
- 基于GA-BP和結(jié)構(gòu)特征的電表讀數(shù)識(shí)別.pdf
- 基于改進(jìn)GA-BP算法的SMAW工藝參數(shù)的優(yōu)化.pdf
- 基于GA-BP混合算法的轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)優(yōu)化控制模型.pdf
- GA-BP算法在VMI庫存管理中的應(yīng)用與研究.pdf
- 基于Ga-BP混合算法的激光工藝參數(shù)優(yōu)化及軟件開發(fā).pdf
- 基于小波分解和Teager能量算子的P300特征提取及分類算法研究.pdf
- 基于GA-BP網(wǎng)絡(luò)算法的高邊坡力學(xué)參數(shù)反演及穩(wěn)定性分析研究.pdf
- GA-BP網(wǎng)絡(luò)用于壓鑄工藝參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì).pdf
- 基于GA-BP網(wǎng)絡(luò)的鐵水硅含量預(yù)測系統(tǒng).pdf
- GA-BP算法優(yōu)化及其在污水參數(shù)軟測量中的應(yīng)用研究.pdf
- 典型通信信號(hào)細(xì)微特征的小波分析與提取.pdf
- 基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究.pdf
- 基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漏鋼預(yù)報(bào)模型研究.pdf
- 基于GA-BP的住宅室內(nèi)空氣品質(zhì)評價(jià)研究.pdf
- 人臉特征提取及分類算法研究.pdf
- 基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷檢測方法研究.pdf
- 基于GA-BP算法的下石節(jié)煤礦215綜采面瓦斯涌出量預(yù)測.pdf
- 基于小波分析小域特征融合的人臉識(shí)別算法研究.pdf
- 基于高階統(tǒng)計(jì)量和小波分析的特征提取.pdf
評論
0/150
提交評論