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利用RBF神经网络实现对非相参积累检测系统中阈值的精确估计
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TN015

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国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2002AA135320)


Accurate Estimation of Threshold in Non - coherent Integration System Based on RBF Neural Networks
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    摘要:

    在非相参积累检测系统中,容易得到雷达虚警概率关于阈值的解析表达式,但难以得到阈值关于虚警概率的解析表达式,利用径向基函数(RBF)神经网络具有良好的逼近任意非线性映射和快速收敛的特点,提出了一种精确估计阈值的RBF神经网络方法。仿真结果表明,本方法可得到较高的阈值估计精度。

    Abstract:

    It is easy to yield the analytical expression of the probability of false alarm with respect to the threshold, but hard to obtain the analytical expression of the threshold with respect to the probability of false alarm. By making use of the perfect properties of radial basis function (RBF) neural networks, such as approaching arbitrary non-linear mapping and quick convergence, a new scheme based modified RBF neural networks is proposed in obtaining threshold estimation. Simulation results show that the proposed scheme is of higher accuracy in threshold estimation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨军,马晓岩,万山虎,张荣华.利用RBF神经网络实现对非相参积累检测系统中阈值的精确估计[J].空军工程大学学报,2004,(3):24-27

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  • 在线发布日期: 2015-11-17
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