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基于神经网络的静电目标特性信号预测方法研究

摘要

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.

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