小波神经网络在无线电引信目标识别中的新应用

"基于小波神经网络的无线电引信目标识别新方法，通过小波变换对无线电引信回波信号进行特征提取，并利用小波神经网络进行目标检测，适用于低信噪比环境，实验结果显示可处理信噪比达-7 dB的信号。" 本文主要介绍了一种新的无线电引信目标识别方法，它结合了小波变换和神经网络的优势，旨在提高在噪声环境中的目标检测能力。无线电引信是军事和安全领域中关键的组成部分，用于探测和识别目标。传统的方法可能在高噪声环境中效果不佳，而该新方法则针对这一问题进行了优化。 首先，文章指出无线电引信回波的多普勒信号功率主要集中在低频部分。因此，研究者采用小波变换来处理这些信号。小波变换是一种数学工具，能够对信号进行多尺度分析，将复杂信号分解成不同频率成分的简单函数，即小波系数。这种方法对于从噪声中分离出有用信号特别有效，特别是在信号信噪比较低的情况下。 在小波分解的基础上，文章提出提取不同频带内的信号能量作为特征。这些能量参数反映了信号的不同频率成分，可以为后续的目标识别提供关键信息。通过重构这些小波系数形成新的时间序列，可以更精确地捕获信号的局部特性。 接着，使用小波神经网络对提取的特征进行处理。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，具有自我学习和适应性，能够根据输入数据调整内部权重，从而实现对复杂模式的识别。在本文中，小波神经网络被训练来识别不同信噪比下的无线电引信回波信号，这提高了识别的准确性和鲁棒性。 实验部分，作者针对不同信噪比的典型无线电引信回波信号进行了定量研究。结果显示，该方法可以处理信噪比低至-7 dB的信号，这是一个显著的改进，表明该方法在实际应用中具有较高的实用价值。 这项工作提出了一个创新的无线电引信目标识别方案，结合了小波变换的高效特征提取和神经网络的智能识别能力，为解决噪声环境下的目标识别问题提供了新的思路。这一方法对于提升无线电引信系统的性能，特别是在嘈杂环境中的目标检测能力，具有重要的理论和实践意义。