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神经网络在无线电近炸引信信号处理中的应用

SUPPRESS BACKGROUND CLUTTER AND DETECT TARGET SIGNAL REAL TIME VIA NEURAL NETWORK IN PROXIMITY

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【作者】 汪仪林张勤殷勤业

【Author】 Wang Yilin (Xi’an Electrical Mechanical Information Institute, Xi’an, 710065) Zhang Qin Yin Qinye (Informational Engineering Institute Xi’an Jiaotong University)

【机构】 西安机电信息研究所!陕西西安710065西安交通大学信息工程研究所

【摘要】 本文给出了一种用神经网络实现的背景杂波实时抑制器。该抑制器根据对空引信的工作特点——目标尺寸小、信号持续时间短、背景回波功率高、信噪比低 ,利用神经网络 ,通过有效抑制背景杂波 ,提高信噪比 ,从而实现在强背景杂波中提取弱目标信号。本文采用具有分布结构的 BP网络实现神经网络。既便于硬件实现 ,又可以提高收敛速度 ,减少学习时间 ,使抑制器有较高的信噪比增益及实时处理能力

【Abstract】 A sea clutter suppresser for higher gains in signal noise ratio is proposed for use in radio proximity fuze It can precisely predict background clutter and is realized through the neural network having special construction The neural network can greatly reduce the learning time, improve the convergence speed, and facilitate hardware realization The background clutter suppresser is capable of processing signals in real time and has a very high gain in signal noise ratio

  • 【分类号】TJ434.1
  • 【被引频次】4
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