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中脉冲重频(PRF)雷达综合了高PRF和低PRF雷达的优良性能,但存在着距离和多普勒(距离速率)两种模糊问题。本文介绍了用神经网络有效地解中PRF雷达系统模糊问题的方法。为此设计了一种多层前馈网络。且给出了模拟结果和模拟电路实现。建立了一种便于模块化的理论。它将大量的存储模式分成若干模块,这就使得利用模拟神经芯片模糊是切实可行的。它将大量的存储模式分成若干模块,这就使得利用模拟神经芯片解模糊是切实 相似文献
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文章讨论了星载降水测量雷达(SPR)重频设计要求和约束条件,并以GPMKuPR系统参数为例,研究了SPR重频设计的约束条件,提出和分析了几种重频设计方案。仿真结果表明一种自适应重频技术完全满足系统要求,并能获得最多脉冲积累数。 相似文献
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针对常规时频分析方法对多分量雷达信号分析的不足,提出一种基于神经网络的时频域多分量雷达信号调制参数估计新方法.把多分量雷达信号的时频分布作为灰度图像,通过神经网络训练得到高分辨率时频平面图,然后在时频域实现雷达信号各分量的调制参数估计,相对于时频重排等方法,其对时频分布的处理不需要关于各分量信号的先验知识.仿真实验表明,该方法在得到比时频重排方法更高分辨率时频图的基础上,能够较准确地估计各分量雷达信号调制参数. 相似文献
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针对低信噪比下,基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高,因而处理复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征,获得变换域的表征信号,将其作为卷积神经网络的输入,实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点,采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理,提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能,通过理论分析及不同方法的实验对比,验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势,具有良好的工程实用性。 相似文献
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根据时频分布性质,针对雷达目标的特征提取与分类识别问题,提出了一种基于高斯c hirplet时频原子参数自适应时频分布图的不变矩特征提取方法。首先分析了各种不变矩, 总结了它们各自的应用特点;接着把雷达信号和其时频分布图的不变矩特征结合起来分析了 目标的各种行为对时频分布图不变矩的影响,然后对提取时频分布图不变矩的算法进行了详 细的研究,识别仿真结果表明,利用信号参数自适应时频分布图像的不变矩特征进行雷达目 标识别是一个卓有成效的方法,该方法充分利用了雷达目标的散射信息,具有较高的识别率 。 相似文献
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