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基于谐振区回波的复数神经网络雷达目标识别方法
1
作者
邬苏秦
朱卫纲
+2 位作者
王府圣
史怡宁
李永刚
《电光与控制》
北大核心
2025年第6期69-74,共6页
针对现有雷达目标识别方案对谐振区回波利用率不高的问题,提出了一种基于谐振区回波的复数神经网络雷达目标识别方法。复数神经网络既能改善人为提取极点特征过程中的数据损失问题,实现对谐振区回波中特征的自动提取,又能够兼顾数据实...
针对现有雷达目标识别方案对谐振区回波利用率不高的问题,提出了一种基于谐振区回波的复数神经网络雷达目标识别方法。复数神经网络既能改善人为提取极点特征过程中的数据损失问题,实现对谐振区回波中特征的自动提取,又能够兼顾数据实部和虚部间的内在耦合关系。分别将人为提取的极点特征、实数卷积神经网络与复数神经网络提取的目标特征输入到KNN、SVM中进行对比,实验结果证明了所提方法的有效性,在信噪比为-5 dB的情况下仍能达到98.5%以上的识别准确率,相比于现有方案提升了对目标的识别精度。
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关键词
复数神经网络
谐振区回波
雷达目标识别
特征提取
极点特征
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题名
基于谐振区回波的复数神经网络雷达目标识别方法
1
作者
邬苏秦
朱卫纲
王府圣
史怡宁
李永刚
机构
航天工程大学
出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第6期69-74,共6页
文摘
针对现有雷达目标识别方案对谐振区回波利用率不高的问题,提出了一种基于谐振区回波的复数神经网络雷达目标识别方法。复数神经网络既能改善人为提取极点特征过程中的数据损失问题,实现对谐振区回波中特征的自动提取,又能够兼顾数据实部和虚部间的内在耦合关系。分别将人为提取的极点特征、实数卷积神经网络与复数神经网络提取的目标特征输入到KNN、SVM中进行对比,实验结果证明了所提方法的有效性,在信噪比为-5 dB的情况下仍能达到98.5%以上的识别准确率,相比于现有方案提升了对目标的识别精度。
关键词
复数神经网络
谐振区回波
雷达目标识别
特征提取
极点特征
Keywords
complex-valued neural network
echo in resonance region
radar target recognition
feature extraction
poles feature
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于谐振区回波的复数神经网络雷达目标识别方法
邬苏秦
朱卫纲
王府圣
史怡宁
李永刚
《电光与控制》
北大核心
2025
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