基于线性调频小波原子网络的目标识别方法

摘要

本创作提供一种基于线性调频小波原子网络的目标识别方法，包括：步骤S1：离线训练线性调频小波原子网络；以及，步骤S2：利用步骤S1得到的线性调频小波原子网络对目标进行分类并输出识别结果。本创作基于三层前馈神经网络结构，以线性调频小波原子作为输入层的特征提取基函数，其输入层通过线性调频小波原子变换实现特征提取，由隐层和输出层构成神经网络分类器。本创作具有以下优点：1.通过线性调频小波原子变换能够获取目标更丰富的特征信息，为分类器提供了更佳的有效数据支撑，提高目标识别的正确率；2.联合特征提取与分类，能够根据不同目标特征及识别环境实时进行参数调整，提高了识别系统的识别性能和抗噪性能。