机载阵列雷达抑制运动杂波的学习算法 |
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引用本文: | J.D.Johnson H.Li E.B.Culpepper 李金璐 朱自谦.机载阵列雷达抑制运动杂波的学习算法[J].空载雷达,2004(1):37-42. |
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作者姓名: | J.D.Johnson H.Li E.B.Culpepper 李金璐 朱自谦 |
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摘 要: | 一种称为自适应空时处理器(STP)的线性滤波器是一种相对比较新的方法,它使机载阵列天线雷达目标检测概率达到最大。理论上,全自适应STP可以实时获得最优解(一种维恩滤波器)。但是,实际上全自适应STP也存在一些问题。首先,线性滤波器的加权数可能非常大。其次,单一加权矢量的计算复杂度大约为O(MN)^3。再次,STP为线性滤波器但却工作在非线性不稳定的环境中。这些问题导致采用空时处理器传统技术的实时、最佳处理是现行计算技术内所不及的。为使运动杂波对目标检测的影响最小,本文探讨了人工神经网络和几种学习算法的可应用性。人工神经网络是一种自适应、并行、分布式处理系统,可以实时完成复杂计算。学习算法的机理是为了存储新的信息或变更信息,人工神经网络中的长期存储器要不断更新而又不被破坏。由于学习算法既能在系统的使用期内保留信息又能变更信息,所以对雷达系统的计算要求降到了最低,同时还能适应环境的变化。
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关 键 词: | 机载阵列雷达 学习算法 自适应空时处理器 学习算法 运动杂波 反向传播 |
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