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Kohonen神经网络在雷达多目标分选中的应用
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TN974

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国防科技预研基金项目(99J1.4.1.JB2004)


Application of Kohonen Neural Network to Sorting Radar Multi-target
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    摘要:

    雷达多目标分选是电子侦察的重要内容之一,也是实施有效电子战的前提,神经网络在雷达多目标分选中的应用是电子侦察的一个新领域。目标的时域、频域、空域参数是多目标分选常用的分选参数。Kohonen神经网络具有自组织能力和识别聚类中心的能力,采用一维Kohonen神经网络对雷达信号进行分选试验,取得了很好的效果,并给出了确切的聚类中心值。

    Abstract:

    Radar multi-target sorting is one of the important contents in electronic reconnaissance, and a precondition of implementing effective EW as well. The application of neural network to sorting radar multi-target is a new realm of electronic reconnaissance. The target parameters of time field, frequency field and space field are often used to sort radar multi-target. Kohonen neural network is capable of self-organizing and recognizing clustering center. A good result is obtained and the accurate value of clustering center is given out by applying one-dimension Kohonen neural network to radar signal sorting.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

林志远,刘刚,戴国宪. Kohonen神经网络在雷达多目标分选中的应用[J].空军工程大学学报,2003,(5):56-59

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  • 在线发布日期: 2015-11-19
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