基于Eidos BSB人工神經元網絡的雷達脈沖分選方法
2010-04-12 00:00:00王旭東宋茂忠
現代電子技術 2010年23期
摘要：提出了一種基于Eidos BSB人工神經元網絡的雷達脈沖分選方法。仿真表明，該模型能夠通過對大量帶有測量誤差的雷達脈沖樣本進行自聯想學習，完成對脈沖模式的記憶，進而實現分選功能。與其他脈沖分選方法相比，該方法具有更好的參數測量誤差適應能力和更高的分選精度。
關鍵詞：Eidos BSB；自聯想；雷達脈沖分選；仿真
中圖分類號：NT971－34 文獻標識碼：A 文章編號：1004－373X(2010)23－0006－04
