本文關(guān)鍵詞：基于Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)目標(biāo)回波識(shí)別　出處：《中北大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：雷達(dá)目標(biāo)回波識(shí)別作為軍事領(lǐng)域中關(guān)鍵的一個(gè)研究方向,其研究手段在近幾年的不斷朝著智能化、工具化的方向發(fā)展。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)自適應(yīng)性的智能算法,大規(guī)模并行處理、強(qiáng)容錯(cuò)性等特點(diǎn)使其很容易的被應(yīng)用于雷達(dá)目標(biāo)回波識(shí)別中。本文主要以Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波的識(shí)別進(jìn)行研究和實(shí)驗(yàn),根據(jù)其良好的聚類效果、強(qiáng)自適應(yīng)性和自組織的特點(diǎn),提出了一種識(shí)別準(zhǔn)確率比較高的S-Kohonen_bayes方法。首先,文章從實(shí)際問(wèn)題出發(fā),闡述了雷達(dá)目標(biāo)回波識(shí)別所遇到的具體問(wèn)題,提出采用Kohonen的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行聚類解決,并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。其次,根據(jù)聚類結(jié)果對(duì)Kohonen網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),引入兩種比較實(shí)用的濾波對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明,濾波的優(yōu)化效果十分顯著,且其中的中值濾波器具有更好的實(shí)驗(yàn)效果。然后,為了對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行更好的改良,提出S-Kohonen_bayes的方法。使用兩種貝葉斯決策的方法,從統(tǒng)計(jì)和決策的角度對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。并且,在本章的仿真實(shí)驗(yàn)中加入Adboost強(qiáng)分類器,更大的提升了雷達(dá)目標(biāo)回波識(shí)別的準(zhǔn)確率。最后,用實(shí)地采錄的雷達(dá)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)對(duì)本文提出的S-Kohonen_bayes方法進(jìn)行效果驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,本文采用的方法在雷達(dá)目標(biāo)回波的識(shí)別上具有很高的準(zhǔn)確率,并具有良好的泛化性能。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN957.52;TP183

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本文編號(hào)：1318855