隨著信息通信技術(shù)和計算機網(wǎng)絡技術(shù)的快速發(fā)展,分布式雷達探測網(wǎng)絡由于環(huán)境適應能力強,探測性能優(yōu)異等優(yōu)勢,引發(fā)了人們的關注和研究。在危急的救援救災、室內(nèi)室外定位,甚至是現(xiàn)在火熱的智能駕駛等場景中,都需要一種對目標進行探測的裝置,用以獲得紛亂場景中的豐富信息。在分布式雷達探測網(wǎng)絡中,我們通過多個不同位置的錨點對目標發(fā)送信號,并從回波信號中提取目標的位置、輪廓甚至材料等信息。同時,考慮到雷達對于目標的測量往往無法做到全角度域的覆蓋,希望能夠從已測量角度的雷達散射截面（Radar Cross section,RCS）幫助預測出剩余角度的RCS值。具體包括:雷達發(fā)射波束越窄,其角度分辨率越高,系統(tǒng)準確度也越高。受限于天線制造和加工水平,現(xiàn)實中的雷達發(fā)射波束存在無法逾越的上下界。針對目前實際場景中,目標雷達散射截面全方位角獲取的難操作性以及昂貴開銷,本文第三章提出利用后向神經(jīng)網(wǎng)絡（Back Propagation Neural Network,BPNN）和長短時記憶網(wǎng)絡（Long Short Term Memory Network,LSTM）對已知角度的RCS序列預測未知角度的RCS序列模型。通過本... 

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

本文主要研究內(nèi)容（1）緒論，簡要描述利用RCS角度外推和RCS識別目標的研究背景和意義，

a,b對小波伸縮的影響

神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3692017