基于小波神经网络的无人机目标威胁评估

针对空中目标威胁评估问题,提出了利用小波神经网络(WNN)解决这个问题,具有很大的实用性。通过内嵌的方式将小波变换融入神经网络,即为"紧致型融合",它具有较好的自适应分辨性、良好的逼近能力和容错能力,有效避免局部最小值等优点。分析了WNN的结构和影响空中目标威胁评估的主要因素,介绍了WNN的训练算法和流程,验证了仿真模型。结果表明,该方法的评估误差明显小于粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)和BP神经网络,具有较好的评估效果。