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基于BP神经网络的毫米波被动探测目标辐射温度计算

Calculation of the Target's Radiometric Temperatures with a Millimeter Wave Radiometer Based on BP Neural Networks
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摘要 基于误差反向传播(BP)神经网络的函数逼近特点,提出了一种运用BP神经网络在毫米波被动探测中计算目标辐射温度的方法。仿真结果表明,该方法对毫米波被动式辐射计目标辐射温度的计算具有较高的精度,能够较好的拟出目标辐射温度因子的信息曲线及误差曲线,对目标中心的识别具有较好的效果。该方法对提高制导精度有一定的重要意义。 A method to calculate the radiometrie temperature of the objective with a passive millimeter wave seeker based on the function approximation of the back-propagation neural networks was proposed. The result of simulation shows that the method is reasonable and precise; it can get a good result for the target's radiometric temperatures and plot the temperature-factor and error curve, so it has the effective to recognize the center of targets. The method has the important significance in precision guide weapon.
出处 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期193-196,共4页 Journal of Projectiles,Rockets,Missiles and Guidance
基金 福州大学基金(0030824649)资助
关键词 BP神经网络 毫米波被动探测 天线温度 辐射温度 SIGMOID函数 BP neural network passive millimeter-wave seeker antenna temperature radiometric temperature Sigmoid function
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