版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、海雜波是經(jīng)雷達(dá)發(fā)射信號(hào)照射后從海洋表面反向散射的回波,它的存在嚴(yán)重干擾了雷達(dá)對(duì)海面目標(biāo)的檢測(cè)和定位跟蹤性能,使得雷達(dá)在強(qiáng)海雜波背景和低虛警概率條件下發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的能力大大受限,甚至無(wú)法識(shí)別目標(biāo).因此如果能夠在一定程度上消除或減少海雜波的干擾,將有可能提高海防預(yù)警雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)性能.目前,海雜波抑制技術(shù),包括海雜波建模和強(qiáng)海雜波背景下的海面目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),是當(dāng)前海面目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和難點(diǎn),對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、雷達(dá)信號(hào)處理和海面目標(biāo)檢測(cè)都有重要
2、的現(xiàn)實(shí)意義。
本文采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) WNN(Wavelet Neural Network)方法學(xué)習(xí)海雜波的內(nèi)在動(dòng)力學(xué)特性,運(yùn)用訓(xùn)練好的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)海雜波進(jìn)行預(yù)測(cè)和對(duì)消,取得了較好的雜波抑制效果。
本文的主要研究?jī)?nèi)容是:基于相空間重構(gòu)理論,分別運(yùn)用相關(guān)維數(shù)確定法中的G-P(Grassberger-Procaecia)算法和自相關(guān)函數(shù)法確定嵌入維數(shù)m和嵌入延遲τ,從而得到了海雜波在重構(gòu)相空間中非線(xiàn)性系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移
3、方程的一個(gè)樣本。通過(guò)建立WNN和誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò),即BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)兩種預(yù)測(cè)模型,獲得了帶有海雜波內(nèi)在動(dòng)力學(xué)特性的預(yù)測(cè)方程。采用實(shí)測(cè)IPIX(Intelligent Pixel-Processing)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)訓(xùn)練,將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用來(lái)做單步預(yù)測(cè)。當(dāng)理想值與網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值之間的誤差達(dá)到指定精度要求時(shí),該誤差成為小幅度信號(hào),使得幅度較強(qiáng)的海雜波轉(zhuǎn)換成為幅度較弱的隨機(jī)噪聲信號(hào),能較好地檢測(cè)出海雜波背景下的
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海雜波抑制方法研究.pdf
- 基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海雜波抑制算法研究及應(yīng)用.pdf
- 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海雜波抑制算法研究.pdf
- 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海雜波圖像復(fù)原技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)技術(shù)研究.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)刀狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的海雜波抑制處理技術(shù)的研究應(yīng)用.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷技術(shù)研究.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量技術(shù)的研究.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的VOCR與HOCR技術(shù)研究.pdf
- 基于小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)輛牌照字符識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池SOH估計(jì)技術(shù)研究.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多相碼雷達(dá)信號(hào)的旁瓣抑制.pdf
- 基于小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號(hào)自動(dòng)分析技術(shù)研究.pdf
- 基于超小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字水印技術(shù).pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航傳感器故障診斷技術(shù)研究.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鏡頭檢測(cè).pdf
- 基于小波矩特征的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識(shí)別研究.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論