小波分析提取JEM特征及GA-BP分類算法.pdf

1、常規(guī)防空雷達(dá)受其固有低重復(fù)頻率等性能的影響，將其應(yīng)用于飛機目標(biāo)自動分類與識別的問題一直是目標(biāo)識別研究領(lǐng)域的難點。目前，國內(nèi)裝備有大量的常規(guī)防空雷達(dá)，如果能在常規(guī)防空雷達(dá)目標(biāo)識別上取得突破，將具有重大的軍事與經(jīng)濟意義。如何準(zhǔn)確實時地提取飛機目標(biāo)的有效特征并對多傳感器信息準(zhǔn)確融合是解決目標(biāo)自動分類與識別問題的關(guān)鍵技術(shù)。本文的主要工作是研究了小波分析提取飛機目標(biāo)發(fā)動機周期調(diào)制特征的方法以及構(gòu)造實現(xiàn)飛機目標(biāo)分類識別的智能化類型融合模型和算法。由

2、于飛機旋轉(zhuǎn)部件對雷達(dá)電磁波的調(diào)制，目標(biāo)回波會產(chǎn)生周期調(diào)制特征。常規(guī)防空雷達(dá)可以提取周期調(diào)制特征來分類、識別。由于傳統(tǒng)提取方法如復(fù)倒譜法、無偏自相關(guān)估計、AR功率譜法等或者要求雷達(dá)有較高重復(fù)頻率或者存在提取誤差大、計算量大等缺點。本文通過對直升機、螺旋槳飛機和渦扇噴氣飛機回波調(diào)制特性參數(shù)模型的研究，分析了這三類飛機所產(chǎn)生的回波信號特點。提出采用小波分析方法有效獲取目標(biāo)回波的周期調(diào)制特征，并詳細(xì)分析了小波基的選取和幾個重要雷達(dá)參數(shù)對其提取結(jié)

3、果的影響并給出相應(yīng)的仿真試驗結(jié)論。在多傳感器信息融合方面，本文采用了基于多級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合模型。該模型分為傳感器子網(wǎng)和融合子網(wǎng)。傳感器子網(wǎng)通過多個傳感器獲得的目標(biāo)特征信息，實現(xiàn)對各類目標(biāo)類型的置信度分配。融合子網(wǎng)將結(jié)合各傳感器子網(wǎng)的置信度對各傳感器子網(wǎng)的輸出結(jié)果進(jìn)行融合，最終得到對目標(biāo)類型的判斷。本文重點研究了該多級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型中傳感器子網(wǎng)的模型和算法。采用了一種基于專家規(guī)則的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和各個節(jié)點都有確切的含義。并改進(jìn)其