地面运动金属目标毫米波识别技术研究

摘要

随着毫米波技术的不断发展，人们逐渐将毫米波探测制导技术用于精确制导武器的研发当中，这样可以显著地提升精确制导武器的性能。其中毫米波辐射计被动探测识别技术是毫米波技术的一个重要研究方向。
　　本文首先论述了本课题研究的背景、目的和意义，以及毫米波探测识别技术的国内外发展现状。其次，简要的介绍了毫米波辐射计被动式探测地面运动金属目标的相关理论，并对弹体-目标交汇时刻的数学模型进行了仿真分析。相比于传统探测模型，该模型对地面的探测范围更广，并且可以对天空进行监测。对探测到的金属物体的特征信息进行提取，为后续目标识别工作做准备。然后，重点对毫米波识别系统的目标识别方法进行了深入的研究，包括模糊识别、BP神经网络识别和径向基函数网络识别。利用探测模型建立目标的特征信息模板，将待识别金属物体的特征信息与特征模板进行比对，利用最大隶属度原则实现金属物体的识别。构建了BP神经网络，对其进行了训练，并用其对金属物体进行识别，对其识别性能进行分析，指出了其固有缺陷。针对BP神经网络的缺陷，使用径向基函数网络对地面运动金属目标进行识别。
　　最后，分析对比了三种不同的目标识别方法性能的优劣，其中，径向基网络在三种目标识别方法中效果最优。并对本文进行了总结，对需要进一步研究的问题进行了说明，以便于更好的提高识别系统的性能。

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第1章 绪 论

1.1 研究背景

1.2 研究的目的及意义

1.3 国内外研究现状

1.4 本课题研究的主要内容

第2章 地面运动金属目标毫米波探测理论研究

2.1 物体的毫米波辐射特性

2.2 地面运动金属目标探测模型的建立

2.3 地面运动金属目标探测模型的仿真与分析

2.4 地面运动金属目标特征提取

2.5 本章小结

第3章 基于模糊理论的目标识别方法研究

3.1 模糊识别相关理论

3.2 模糊目标识别算法研究

3.3 本章总结

第4章 基于BP神经网络的目标识别方法研究

4.1 生物神经元和人工神经元

4.2 BP神经网络的基本原理

4.3 BP神经网络目标识别算法研究

4.4 本章总结

第5章 基于径向基函数网络的目标识别方法研究

5.1 RBF网络结构

5.2 RBF网络学习策略

5.3 RBF网络与BP神经网络比较

5.4 RBF网络目标识别算法研究

5.5 本章总结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果

致谢