| 基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别 |
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| 引用本文： | 何隆玲,胡桂明,李维维,李铭.基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别[J].现代防御技术,2014,42(5). |
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| 作者姓名： | 何隆玲 胡桂明 李维维 李铭 |
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| 作者单位： | 广西大学电气工程学院,广西南宁,530004 |
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| 摘 要： | 为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。
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| 关 键 词： | 一维距离像 粒子群算法 RBF神经网络 雷达目标识别 |
Radar Target Recognition Based on PSO-RBF Neural Network |
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| HE Long-ling,HU Gui-ming,LI Wei-wei,LI Ming.Radar Target Recognition Based on PSO-RBF Neural Network[J].Modern Defence Technology,2014,42(5). |
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| Authors: | HE Long-ling HU Gui-ming LI Wei-wei LI Ming |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | range profile particle swarm optimization (PSO) radial basis function (RBF) neural network radar target recognition |
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