基于结构自整定前馈网络的雷达目标识别研究

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概述了基于雷达成像的目标类型识别技术。阐述了多层前向网络的分类特性,提出一种网络结构自整定算法来训练网络,并构造分类器,对基于转台成像实验的雷达目标类型识别问题进行了仿真研究。研究结果表明,经结构自整定算法训练后的前馈网络对成像雷达目标具有较好的推广识别能力,识别率达到90%。 An overview of target type identification based on radar imaging is presented. The classification characteristics of multi-layer forward networks are expounded. A self-tuning algorithm of network structure is proposed to train the network and a classifier is constructed to simulate the radar target type recognition problem based on turntable imaging experiments. The results show that the feedforward neural network trained by structural self-tuning algorithm has better recognition ability for imaging radar targets, and the recognition rate reaches 90%.
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