本文研究了一种基于Kohonen神经网络的雷达回波特征识别和分类方法。Kohonen自组织映射网络（Self-Organizing Map, SOM）是一种无监督学习的神经网络模型，特别适用于数据可视化和特征提取。在雷达回波处理中，这种网络能够从三维目标回波数据中自动学习和组织特征，实现高效的数据分类。
文章介绍了雷达技术的基本原理，强调了雷达回波在军事领域的关键作用，以及传统二维回波分析的局限性。随着技术的发展，三维雷达回波能够提供更丰富的信息，但同时也带来了更复杂的信号处理挑战。为了从这些回波数据中提取有用特征，文章提出结合均值滤波器和Kohonen神经网络的方法。
均值滤波器是一种简单的图像处理技术，用于去除噪声和平滑图像。在雷达回波数据处理中，它可以有效地减小噪声对特征提取的影响，提高后续分类的准确性。通过均值滤波，回波信号的噪声被平均掉，保留了信号的主要特征。
接着，文章详细阐述了Kohonen网络的工作原理和算法流程。网络包括输入层和输出层，输入层接收数据，输出层则通过竞争机制进行自我组织。每个输出节点都有一个权重向量，与输入数据匹配度最高的节点成为“获胜节点”。在学习过程中，获胜节点及其邻近节点的权重会根据学习率和邻域半径调整，逐渐形成一个有序的拓扑结构，反映了输入数据的分布。
通过结合均值滤波和Kohonen网络，该方法在仿真实验中表现出良好的稳定性和高精度，优于单一的自组织分类器。此外，实际雷达回波数据的测试进一步验证了该方法的有效性，准确率超过90%，证明了其在雷达目标识别中的实用价值。
关键词涉及的领域包括神经网络、深度学习、机器学习和数据建模，这表明该方法应用了现代智能计算技术，以解决雷达信号处理中的复杂问题。Kohonen网络作为一种非深度学习的神经网络模型，虽然没有深度学习那么复杂，但在特定任务上，如数据降维和特征提取，它能提供有效的解决方案。这种方法对于雷达信号的实时处理和目标识别具有重要的实践意义，有助于提升雷达系统的性能和效率。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
