【摘 要】
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该文研究了基于高分辨-维距离像的雷达目标识别(RTID)问题,并用神经网络分类器进行了分类识别.高分辨距离像是建立在目标散射点模型基础上的,它能反映目标的精密结构信息,因
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该文研究了基于高分辨-维距离像的雷达目标识别(RTID)问题,并用神经网络分类器进行了分类识别.高分辨距离像是建立在目标散射点模型基础上的,它能反映目标的精密结构信息,因此基于高分辨距离像的RTID方法具有较强的抗杂波、噪声能力及在复杂背景环境中搜索、检测、跟踪和识别目标的能力,并且获取距离像过程简单、实时性强.基于神经网络的自适应模式识别系统具有一定的自动特征选择能力,不但能有效地按内容检索,而且能从局部残存的信息联想到整体.它能通过学习过程将庞大的目标库编码在连接权中,较好地解决了存贮量及搜索过程方面的要求.
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