毫米波被动探测中BP神经网络计算目标辐射温度方法

"基于BP神经网络的毫米波被动探测目标辐射温度计算" 本文探讨了利用误差反向传播（BP）神经网络在毫米波被动探测技术中计算目标辐射温度的方法。毫米波被动探测是一种非接触式的探测技术，广泛应用于导弹制导、目标识别等领域，因为它能够在各种气候条件下获取目标的辐射信息。BP神经网络以其强大的非线性映射能力和自我学习能力，被用于解决复杂的函数逼近问题。 BP神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收来自毫米波探测器的数据，如天线温度，这些数据与目标的实际辐射温度有关。隐藏层通过调整连接权重来学习和提取输入数据中的特征，而输出层则给出最终的目标辐射温度估计。训练过程中，网络通过反向传播误差，逐步优化权重，以提高预测精度。 文章指出，采用这种方法计算目标辐射温度具有高精度。通过仿真研究，该方法能够准确地拟合目标辐射温度因子的信息曲线，这有助于理解目标辐射特性随温度变化的关系。同时，误差曲线的拟合表明，该方法在识别目标中心位置时表现良好，这对于提高导弹等制导系统的精度至关重要。 关键词涉及的技术点包括： 1. BP神经网络：这是一种常用的多层前馈神经网络，通过反向传播误差来调整权重，实现非线性函数的逼近。 2. 毫米波被动探测：利用毫米波频率范围内的电磁波被动地接收目标的辐射信号，以获取目标信息。 3. 天线温度：毫米波探测器接收到的信号强度转换为等效的热力学温度，反映目标的辐射特性。 4. 辐射温度：物体辐射能量与其绝对温度相关的量，是探测和分析目标温度的基础。 5. Sigmoid函数：常用于神经网络的激活函数，能够将网络的输出约束在0到1之间，有助于网络的收敛。 这项研究提出了一种创新的应用BP神经网络的方法，提高了毫米波被动探测系统在计算目标辐射温度方面的性能，对于提升制导系统的效能具有积极的影响。通过仿真验证，这种方法不仅精度高，而且在目标识别方面表现出色，对于未来毫米波探测技术的发展提供了有价值的参考。