基于反向传播神经网络的海杂波参数估计

论文摘要

研究分析海杂波、评估弹载导引头在不同海况下的打击精度具有重大意义。针对传统统计方法的海杂波参数估计易存在脱离实况海杂波物理特征的问题,提出基于反向传播(BP)神经网络的参数估计法。利用海杂波幅度分布特性和时间相关性,建立基于K分布的时间与空间相关海杂波模型;重点分析形状参数、尺度参数、杂波速度均方根、平均多普勒频移4个模型参数对海杂波混沌特性、分形特性的影响,总结出模型参数与物理特征之间的定性关系;利用BP神经网络充分挖掘参数与物理特征间的定量关系,并对混沌特性、分形特性进行预测,决定系数为0. 985、0. 952.以实测海杂波数据为例,比较BP神经网络、最大似然估计和矩估计法的模型参数,验证了该方法可以较好地贴近真实海杂波的物理特征。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 何耀民,何华锋,徐永壮,苏敬,王依繁

关键词: 海杂波,反向传播神经网络,物理特性,参数估计

来源: 兵工学报 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 武器工业与军事技术,自动化技术

单位: 火箭军工程大学导弹工程学院

分类号: TJ765.331

页码: 2473-2481

总页数: 9

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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/5dee4519e432c51f70c8834c.html