利用Adaline实现雷达距离超分辨

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提出了一种新的雷达距离超分辨方法。其基本思想是用Adaline求出目标传递函数的自回归模型系数,再用Adaline对原始数据作线性外推,然后对外推后的数据作离散傅立叶变换。从数字仿真结果来看,这种方法所得到的距离分辨力高于经典的方法。与其它的雷达距离超分辨算法相比,这种方法的优点是:稳健性好,而且便于硬件实现,尤其是可以用高速连接的神经网络芯片实现,因此可望用于实时处理。
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