基于线性内插神经网络的雷达目标一维距离像识别

• 作 者: 孙光民 刘国岁
• 机 构: 北京工业大学电子工程系,南京理工大学电子工程系
• 出 处: 电子科学学刊
• 发表日期: 1999年1期
• 关键词: 雷达目标识别 神经网络 一维距离像 线性内插 Radar target identification Neural network 1-D range pr

本文提出一种新颖的神经网络模型－－线性内插神经网络用于雷达目标一维距离像识别，它可避开提取不变特征的难点，利用目标一维距离像特征随姿态变化的信息来提高目标识别性能，实验结果表明，采用ＬＩＮＮ很好地解决了在大的廨范围内识别目标时所存在的计算量与识别率的矛盾，提高了雷达对任决任意姿态目标的识别性能。