基于神经网络的静电目标特性信号预测方法研究
静电探测技术是以空中目标静电场作为目标信息,通过获得对象的目标特性曲线进行目标判断和识别.本文使用线性神经网络加延迟单元的结构,设计了静电目标特性信号自适应预测滤波器,以补偿信号检测系统产生的延迟影响.仿真结果表明,经网络训练后的预测滤波器可对期望信号进行有效的预测,提高目标识别处理的实时性.
静电探测 线性神经网络 信号预测 延迟影响
徐立新 朱新楷
北京理工大学机电工程学院,100081
国内会议
哈尔滨
中文
2198-2200
2006-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）