【摘 要】
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本文主要研究战场地面传感器侦察系统中的噪声识别子系统.由于噪声信号的频域分析结果能够实时、敏感地反映典型目标的特征信息,所以采用修正周期图法对目标的噪声信号进行功
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本文主要研究战场地面传感器侦察系统中的噪声识别子系统.由于噪声信号的频域分析结果能够实时、敏感地反映典型目标的特征信息,所以采用修正周期图法对目标的噪声信号进行功率谱分析来提取目标的特征向量.目标的分类由基于BP神经网络的分类器实现,针对BP算法存在的不足对算法作了改进,并且采用分组混合编码的遗传算法来优化神经网络的拓扑结构及学习参数,解决了通常建立BP神经网络模型时计算量大、效率低、带有一定的盲目性等问题.通过功率谱估计的方法从目标的噪声信号中提取目标的特征向量作为BP网络的有效输入,实现目标的自动识别.选择面向对象的编程语言Visual C++作为系统的开发工具,在Windows环境下运行.软件具有良好的人机交互界面,操作简便.实验结果表明,本文提出的算法是有效的.
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