A neural network approach to pulse radar detection

Kwan H.K.; Lee C.K.

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A neural network approach to pulse radar detection

机译：脉冲雷达检测的神经网络方法

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A multilayer feedforward neural network is applied to pulse compression. The 13-element Barker code and the maximum-length sequences (m-sequences) with lengths 15, 31, and 63 b were used as the signal codes, and four networks were implemented, respectively. In each of these networks, the number of input units was the same as the signal length while the number of hidden units was three and the number of output units was one. In training each of these networks, backpropagation learning was used and the number of training epochs was 500. Using this approach, a more than 40 dB output peak signal-to-sidelobe ratio can be achieved. These fault-tolerant neural networks can provide a robust means for pulse radar detection.

机译：多层前馈神经网络被应用于脉冲压缩。使用13个元素的巴克码和长度为15、31和63b的最大长度序列（m序列）作为信号代码，并分别实现了四个网络。在每个网络中，输入单元的数量与信号长度相同，而隐藏单元的数量为3，输出单元的数量为1。在训练这些网络中的每一个时，都使用了反向传播学习，训练时期为500。使用这种方法，可以实现超过40 dB的输出峰值信噪比。这些容错神经网络可以为脉冲雷达检测提供可靠的手段。

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来源
《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》 |1993年第1期|P.9-21|共13页
作者
Kwan H.K.; Lee C.K.;
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正文语种 eng
中图分类航空;
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