【摘 要】
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基于地球表面地形地物的微波电磁散射和辐射特性进行环境的分类和识别 ,对地球环境和资源遥感以及地海面雷达目标检测、电波模化技术等均具有十分重要的意义。本文根据地理信
【机 构】
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西安电子科技大学物理系!陕西西安710071.中国电波传播研究所青岛分所; 青岛266071; 西安电子科技大学物理系!陕西西安710071; 中国电波传播研究所青岛分所
【基金项目】
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国防科技预研资助项目!(33.3.1.1)
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基于地球表面地形地物的微波电磁散射和辐射特性进行环境的分类和识别 ,对地球环境和资源遥感以及地海面雷达目标检测、电波模化技术等均具有十分重要的意义。本文根据地理信息和电磁散射特征分析了地面电磁环境的主要分类方法 ,并利用多层感知器神经网络 ,对八种典型地物类型 L、X波段多极化多入射角电磁散射实验统计模型和数据进行了学习和识别 ,结果证明了神经网络对多特征数据分类识别的有效性。
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