基于BP神经网络的防空目标识别方法

摘要：

防空目标识别是指利用雷达或其他传感器设备获取空中目标的特征信息，并利用已掌握的各种目标先验知识来识别未知目标的类别属性。该文在提取高分辨雷达目标回波信号特征的基础之上，建立了基于BP神经网络的防空目标识别模型，并利用经归一化处理的数据样本对所建立的BP神经网络进行训练及误差分析，得到稳定的权值和阈值。仿真计算结果表明，当学习样本足够多时，利用神经网络的记忆、联想、容错功能，所构建的模型能够有效保证识别的正确性并克服由于传感器误判导致的目标识别错误，使识别过程更稳定可靠，识别结果更准确。

关键词：防空目标、目标识别技术、BP神经网络

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：94-98