【摘要】：為了提高天幕靶系統(tǒng)測試精度和可靠性,探索測試產(chǎn)生各種干擾噪聲如彈頭激波、彈底激波、蚊蟲飛鳥、振動(dòng)等干擾因素的影響規(guī)律,利用Hopfield自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,識別并剔除典型因素干擾。通過對實(shí)彈射擊試驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,充分驗(yàn)證了天幕靶系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。分析結(jié)果表明:與電平信號識別相比,在射頻為5發(fā)/min、口徑為23 mm的炮彈測試中,自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號識別率提高了17.2%;在彈型為穿甲彈,口徑為23 mm的測試中,Hopfield自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號識別率提高了46.7%;對于射頻為7500發(fā)/min的天幕靶連發(fā)彈丸信號測試條件下,正確信號識別率均達(dá)到了93%以上。在復(fù)雜環(huán)境條件下,Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識別率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的電平識別,提高了信號的識別率,能夠適應(yīng)一定區(qū)域內(nèi)的復(fù)雜環(huán)境因素。
[Abstract]:In order to improve the test accuracy and reliability of the sky screen target system, and to explore the influence rules of the interference factors such as warhead shock wave, projectile bottom shock wave, mosquito flying bird, vibration and so on, the method of hopfield autoassociative neural network is used. Identify and eliminate typical factors. The accuracy and reliability of the sky screen target system are fully verified by analyzing the data obtained from the live firing test. The analysis results show that compared with the level signal recognition, the recognition rate of the ARN signal is improved by 17.2in the test of the projectile with radio frequency of 5 / min and caliber of 23mm, and the projectile is armour-piercing bomb. The recognition rate of hopfield autoassociative neural network signal is increased by 46.7 in the test of 23 mm caliber, and the correct signal recognition rate is over 93% for the continuous projectile signal with radio frequency of 7500 beats / min. The recognition rate of hopfield neural network algorithm in complex environment is much higher than that of traditional level recognition algorithm, which improves the recognition rate of signal and adapts to complex environment factors in a certain area.
【作者單位】： 長春理工大學(xué)空間光電技術(shù)研究所;西安工業(yè)大學(xué)光電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61275080) 吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(20140520115JH)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2127927