基于改进PSO-RBF神经网络的高分辨率雷达目标检测研究

来源 :广西大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Bomm
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
雷达自动目标检测作为现代雷达的一个重要发展方向,在民用及军事领域有着广泛的应用。目标高分辨距离像能提供目标沿雷达射线方向的几何结构信息,且与二维成像、三维成像相比,HRRP易于获取和处理。本文基于HRRP对雷达自动目标检测技术进行研究,主要内容和创新如下:1.从目标散射点模型出发,研究HRRP及其敏感特性。利用目标散点模型,分别仿真出“|”、“V”、“小”和“干”四种形状目标的高分辨率距离像(HRRP)。2.针对PSO算法容易陷入局部最优和固定权值在算法搜索的末期会丧失粒子多样性而导致算法的收敛速度变慢的问题,提出一种改进PSO算法,首先采用自适应惯性权重,以平衡全局快速搜索能力和局部精细搜索能力之间的矛盾;其次加入局部搜索算子α,即粒子在更新位置后,在其速度范围内再次随机搜索,如搜索到的新位置适应度比当前位置适应度更优,则将新位置作为下一次进化的起点,否则,将原位置作为下一次进化的起点。并通过四类测试函数对改进算法的性能进行验证。3.为避免RBF神经网络算法陷入局部最优,提高收敛精度和速度,提出一种基于改进PSO优化的RBF神经网络算法,该算法利用改进PSO算法和最小二乘法相结合对RBF神经网络进行优化学习训练。并通过Hermit函数对改进算法进行性能测试。4.为了提高雷达目标检测系统的识别率,提出一种基于改进PSO优化的RBF神经网络雷达目标检测系统,分别将四类目标的仿真数据和三类目标的实测数据作为实验数据对该模型进行训练与测试,实验结果表明:该模型的检测率明显提高,同时提高了收敛速度和收敛精度,抗干扰能力也有显著增强。
其他文献
目前,环境污染问题日益严重,循环流化床锅炉以其低污染、高效燃烧技术引起了国内外众多学者的普遍关注,然而建立循环流化床锅炉的数学模型一直都很困难。为此,本文区别于传统的机
学位
现代工业的发展,使得电机的应用越来越广泛。随着企业的工业生产能力迅速提高,大型生产设备的不断涌现,驱动这些设备的电机容量也越来越大,尤其是中高压大功率交流电机的日益增多,使得中高压大功率电机的起动问题变得越来越突出。因此,对电机的起动过程进行研究,实现电机优良起动性能具有重要意义。首先,本文分析了电机的起动过程以及该过程中电流、转矩等参数的变化情况。研究了电机软起动的原理,并根据查阅的资料总结出几
无轴承同步磁阻电机是具有磁轴承优点和同步磁阻电机特点为一体的新型高速高性能电机,具有传统电机所无法比拟的突出优点:高速度、高精度、无接触、无需润滑和密封、无磨损等
演化博弈在近几十年发展的速度相当惊人,其中有限理性的假设以及策略演化的思想是在现实的基础上建立起来的。从而引起了,经济,管理,生物,交通等各界人士的广泛关注,尤其是在商业界
汽车热电转换技术利用汽车排出的尾气余热发电,实现了能源的二次利用,有助于缓解全球气候变暖,日益成为世界研究的热点。汽车热电转换由热电模块冷热两端形成的温差进行发电,
近些年来,人机交互一直是个研究的热点,也在多个方面实现了一些相关的应用。其中的动态手势识别技术也取得了一定的研究成果,使人机交互更加自然和人性化。本文所做工作的最
负极材料是决定锂离子电池性能的关键因素之一。与石墨化炭材料相比,树脂基硬炭材料具有比容量高、电解液相容性好、倍率性能及循环性能优良等优势,但也存在不可逆容量大、首循
学位
个性化推荐一直以来都是数据挖掘与分析领域的研究热点。它对减轻数据负载,提高服务质量和用户体验具有极其重大的意义。近年来,个性化推荐系统越来越多地被应用在电子商务、医疗服务等各个应用领域额中。随着老年人口的日益增多,老年人的护理、保健以及康复日渐成为了全社会关注的重要问题之一。人们对生活质量要求的不断提高,使得原有的保健方式急需变革,护理床传统的手动、语音控制方式越来越不能满足社会和家庭的护理需要,