基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知雷達(dá)目標(biāo)優(yōu)先級綜合評價方法
發(fā)布時間:2020-12-12 02:21
為了解決認(rèn)知雷達(dá)資源自適應(yīng)調(diào)度中評價指標(biāo)和評價方法單一而導(dǎo)致主、客觀評價不一致的問題,根據(jù)空中目標(biāo)威脅度以及目標(biāo)圖像質(zhì)量,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知雷達(dá)目標(biāo)優(yōu)先級綜合評價方法,為認(rèn)知雷達(dá)資源調(diào)度系統(tǒng)提供準(zhǔn)確的調(diào)度依據(jù)。該方法首先建立目標(biāo)的威脅度和成像質(zhì)量的評價指標(biāo)體系,然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織特征映射(SOFM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)的優(yōu)先級進行綜合評價。仿真結(jié)果表明,該方法能夠?qū)Χ鄠目標(biāo)的優(yōu)先級進行客觀、準(zhǔn)確的評價。
【文章來源】:現(xiàn)代電子技術(shù). 2020年09期 第62-66+70頁 北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
認(rèn)知雷達(dá)目標(biāo)優(yōu)先級綜合評價系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
為了確定圖像質(zhì)量指標(biāo)權(quán)重,本文建立了三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,如圖2所示。由于理論上已經(jīng)證明,單個隱含層的網(wǎng)絡(luò)可以通過適當(dāng)增加神經(jīng)元節(jié)點的個數(shù)實現(xiàn)任意非線性映射,因此,在本文中設(shè)定單個隱含層即可滿足需求。由圖2可知,輸入層包含4個節(jié)點(對應(yīng)圖像質(zhì)量的4個評價指標(biāo)),隱含層根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗公式設(shè)定10個神經(jīng)元節(jié)點,輸出層只包含1個節(jié)點,輸出結(jié)果包含設(shè)定的4個評價等級之一。3.1.2 確定指標(biāo)權(quán)重
利用本文確定的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對144個ISAR成像樣本進行訓(xùn)練,其中,116(80%)個數(shù)據(jù)樣本作為訓(xùn)練樣本,28(20%)個數(shù)據(jù)樣本作為測試樣本,訓(xùn)練結(jié)果如圖3所示。在300批次時均方誤差開始收斂,在3 000批次時,均方誤差能達(dá)到0.010 818,對樣本的識別概率能達(dá)到92.857%,滿足對圖像質(zhì)量等級評價的要求。根據(jù)式(13)可求出4個圖像質(zhì)量評價的歸一化權(quán)重為:qi=[0.221 2,0.250 4,0.271 6,0.256 8]。
本文編號:2911672
【文章來源】:現(xiàn)代電子技術(shù). 2020年09期 第62-66+70頁 北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
認(rèn)知雷達(dá)目標(biāo)優(yōu)先級綜合評價系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
為了確定圖像質(zhì)量指標(biāo)權(quán)重,本文建立了三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,如圖2所示。由于理論上已經(jīng)證明,單個隱含層的網(wǎng)絡(luò)可以通過適當(dāng)增加神經(jīng)元節(jié)點的個數(shù)實現(xiàn)任意非線性映射,因此,在本文中設(shè)定單個隱含層即可滿足需求。由圖2可知,輸入層包含4個節(jié)點(對應(yīng)圖像質(zhì)量的4個評價指標(biāo)),隱含層根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗公式設(shè)定10個神經(jīng)元節(jié)點,輸出層只包含1個節(jié)點,輸出結(jié)果包含設(shè)定的4個評價等級之一。3.1.2 確定指標(biāo)權(quán)重
利用本文確定的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對144個ISAR成像樣本進行訓(xùn)練,其中,116(80%)個數(shù)據(jù)樣本作為訓(xùn)練樣本,28(20%)個數(shù)據(jù)樣本作為測試樣本,訓(xùn)練結(jié)果如圖3所示。在300批次時均方誤差開始收斂,在3 000批次時,均方誤差能達(dá)到0.010 818,對樣本的識別概率能達(dá)到92.857%,滿足對圖像質(zhì)量等級評價的要求。根據(jù)式(13)可求出4個圖像質(zhì)量評價的歸一化權(quán)重為:qi=[0.221 2,0.250 4,0.271 6,0.256 8]。
本文編號:2911672
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