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基于RBFN和贝叶斯准则的目标存在性判决
1
作者
温晓君
宋
成
阁
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期350-353,共4页
利用海杂波的混沌特性和神经网络的非线性拟合性能,训练并创建了海杂波的RBFN预测模型,以此来判断雷达回波信号中是否包含有目标信息.通过计算有目标和无目标时RBFN模型的预测输出均方误差e,将目标检测问题转化为二模式的分类问题,分类...
利用海杂波的混沌特性和神经网络的非线性拟合性能,训练并创建了海杂波的RBFN预测模型,以此来判断雷达回波信号中是否包含有目标信息.通过计算有目标和无目标时RBFN模型的预测输出均方误差e,将目标检测问题转化为二模式的分类问题,分类判决原则采用基于最小错误率的贝叶斯准则.仿真实验在假设有无目标的先验概率P(H0)和P(H1)相等的情况下,将预测均方误差的类条件概率密度曲线P(e|H0)和P(e|H1)的交点取为门限η,得到最小检测信噪比[SNR]=-13.271
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关键词
目标检测
二模式分类
RBFN
贝叶斯准则
均方误差
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职称材料
题名
基于RBFN和贝叶斯准则的目标存在性判决
1
作者
温晓君
宋
成
阁
机构
哈尔滨工业大学通信与信息系统专业
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期350-353,共4页
文摘
利用海杂波的混沌特性和神经网络的非线性拟合性能,训练并创建了海杂波的RBFN预测模型,以此来判断雷达回波信号中是否包含有目标信息.通过计算有目标和无目标时RBFN模型的预测输出均方误差e,将目标检测问题转化为二模式的分类问题,分类判决原则采用基于最小错误率的贝叶斯准则.仿真实验在假设有无目标的先验概率P(H0)和P(H1)相等的情况下,将预测均方误差的类条件概率密度曲线P(e|H0)和P(e|H1)的交点取为门限η,得到最小检测信噪比[SNR]=-13.271
关键词
目标检测
二模式分类
RBFN
贝叶斯准则
均方误差
Keywords
targets detection
two-patterns decision
RBFN
Bayes' detection theory
mean-squared error
分类号
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBFN和贝叶斯准则的目标存在性判决
温晓君
宋
成
阁
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007
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