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用RCS时间序列分类相同形状空间目标的卷积神经网络

来源:56doc.com  资料编号:5D24060 资料等级:★★★★★ %E8%B5%84%E6%96%99%E7%BC%96%E5%8F%B7%EF%BC%9A5D24060
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资料介绍

用RCS时间序列分类相同形状空间目标的卷积神经网络(中文7000字,英文PDF)
摘要:弹头和诱饵分类是弹道导弹防御中最重要,最难的技术问题之一。传统方法从测量数据中提取特征并采用一些分类算法。但是,很难提取原始数据中嵌入的所有信息,并且可能存在降低分类能力的矛盾特征。提出了一种名为RCSnet的一维卷积神经网络结构,用于对中段相同形状的弹头和诱饵目标进行分类,直接利用雷达截面(RCS)时间序列。将其与在仿真数据集上使用26个选定特征的5种常规分类算法进行了比较,并且在分类性能和预测速度方面均优于它们。为了更好地利用RCSnet,探索了具有不同滤波器编号的RCSnet结构的不同训练算法和网络。

 

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