刘振献
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：空军装备研究院更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络的干涉仪测向方法被引量：2
- 2013年
- 针对干涉仪测向系统中采用传统算法难以克服系统误差的问题,提出了一种基于神经网络的干涉仪测向方法。通过对干涉仪测向系统进行建模,分析了测向误差来源和解相位模糊算法,建立了基于相位干涉仪测向系统的BP神经网络模型,并采用了Levenberg-Marquardt算法对BP神经网络进行改进。以微波暗室的试验数据为训练数据,利用Matlab工具箱对神经网络进行了验证性的仿真试验。仿真结果表明:与传统的测向算法相比,该算法能克服系统误差,进一步提高干涉仪测向精度,改进后的神经网络的收敛速度得到大大提高。
- 崔功杰吕涛王东风张立东刘振献
- 关键词：神经网络测向干涉仪
- 基于改进BP网络的多基线干涉仪测向算法
- 2012年
- 针对干涉仪测向系统中解析算法测向误差较大的问题，提出了一种基于改进BP网络的多基线干涉仪测向算法，采用了Levenberg-Marquardt算法对BP神经网络进行改进。对多基线干涉仪测向系统进行了建模，理论分析了测向误差，以微波暗室的试验数据为训练数据，利用Matlab工具箱对神经网络进行了验证性的仿真试验。试验表明：与传统的测向算法相比，该算法能进一步提高干涉仪测向精度，改进后的神经网络的收敛速度得到大幅度提高。
- 崔功杰王国宏刘振献张立东
- 关键词：神经网络测向干涉仪仿真
- 基于L-M算法改进BP网络的信息对抗能力评估被引量：3
- 2012年
- 在未来密集和复杂的电磁环境中,快速、客观地评估敌我双方的信息对抗能力具有重要的意义。目前通常采用的人工打分方法具有一定的主观性,且周期较长,难于满足战场瞬息万变的需求。提出了一种基于L evenberg-M arquardt算法改进的BP神经网络信息对抗能力评估方法,以某组信息对抗数据为训练数据,对改进BP神经网络进行训练,并进行了验证性的仿真试验。仿真结果表明:改进BP神经网络能客观有效地评估信息对抗能力,较大程度地提高了神经网络的收敛速度、缩短了评估时间。
- 崔功杰王国宏刘振献
- 关键词：改进BP神经网络仿真
