基于改进Elman神经网络的红外被动测距算法研究

论文摘要

为了满足现代战争的需求,对于空中目标的距离精确估计显得愈发重要,由于目标的红外辐射在大气传播过程中的衰减,目标在不同波长的辐射会随着传输距离的改变而发生变化,故不同的波长的辐射里包含了目标的距离信息。基于以上原理,本文利用美国空军大气传输软件Modtran生成空中目标在不同波段的大气透过率数据,利用经纬仪获得目标的天顶角,最后建立基于改进Elman神经网络的被动测距模型。仿真结果表明本文算法能够有效提高对于空中目标距离估计的精确性。

论文目录

• 0 引言
• 1 空中目标双波段被动测距原理
• 2 Elman神经网络理论
•   2.1 传统Elman神经网络
•   2.2 改进Elman神经网络
• 3 实验结果分析
•   3.1 实验数据
•   3.2 实验数据预处理
•   3.3 实验结果
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 付小宁,陈立强,董悫

关键词: 红外被动测距,双波段,神经网络

来源: 红外技术 2019年06期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 武器工业与军事技术,无线电电子学,自动化技术

单位: 西安电子科技大学机电工程学院,武汉高德红外股份有限公司

分类号: TP183;TN219;E92

页码: 540-544

总页数: 5

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