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数字多波束微波辐射计

数字多波束微波辐射计

作者：张力华中科技大学

学位级别：硕士

微波辐射计在射电天文、遥感、目标探测、制导、医学等方面有很多应用。为了提高微波辐射计的空间分辨率,出现了综合孔径微波辐射计。本文提出了一种数字多波束微波辐射计。数字多波束微波辐射计将数字自适应波束形成技术引入微波辐射计... 详细信息

微波辐射计在射电天文、遥感、目标探测、制导、医学等方面有很多应用。为了提高微波辐射计的空间分辨率,出现了综合孔径微波辐射计。本文提出了一种数字多波束微波辐射计。数字多波束微波辐射计将数字自适应波束形成技术引入微波辐射计,利用数字多波束算法在目标空间同时形成多个波束进行扫描。本文介绍了多波束形成的基本概念和原理,推导了天线阵方向图、主波束宽度和栅瓣间隔等理论公式,在此基础上,深入研究了波束形成权值优化和天线阵排列优化两方面问题。在波束形成权值优化方面,从理论上分析了波束形成最佳权向量,推导了其表达式,并分析了两种传统的波束形成算法对波达角的分辨能力。提出了两种改进的权值优化算法,一种是确定主旁瓣电平比,寻找最窄的主瓣;另一种是确定主瓣方向和宽度,寻找最大的主旁瓣电平比。仿真表明算法具有较好的通用性、稳定性,收敛速度较快。在天线阵排列优化方面,研究了射电天文中的复合干涉仪结构,推导其方向图公式,分析并仿真验证其抑制栅瓣的原理,给出了一种稀疏波束形成天线阵的思路。最后,本文阐述了数字多波束微波辐射计的基本原理,提出了三种数字多波束微波辐射计系统方案,分别是线阵数字多波束微波辐射计、矩形平面阵数字多波束微波辐射计和十字平面阵数字多波束微波辐射计。从理论上推导了三种辐射计的方向图函数、分辨率等公式,并结合探测应用实际,分析了三种辐射计的探测性能。

关键词：多波束形成辐射计权值优化阵列优化灵敏度天线阵方向图

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天线阵列优化研究

天线阵列优化研究

作者：朱丹丹华中科技大学

学位级别：硕士

作为无源遥感器,综合孔径微波辐射计除在遥感领域的应用外,还在目标探测方面有潜在的应用前景。综合孔径微波辐射计利用孔径综合原理在空间频率域中采样,通过傅氏变换获得包含目标的场景的微波亮温图像,在微波亮度温度图像中搜索目标实... 详细信息

作为无源遥感器,综合孔径微波辐射计除在遥感领域的应用外,还在目标探测方面有潜在的应用前景。综合孔径微波辐射计利用孔径综合原理在空间频率域中采样,通过傅氏变换获得包含目标的场景的微波亮温图像,在微波亮度温度图像中搜索目标实现对目标的探测。自适应天线可应用于目标跟踪,自适应天线阵通过多波束形成算法,在视场空间产生多个波束,对动态目标进行跟踪。因此,如果能在一个系统中同时采用综合孔径和自适应阵列两种处理方式,则两者可以互补,更好地实现对动态目标的探测与跟踪。本文重点研究如何在综合孔径阵列的排列方式上,进行自适应阵列的排列优化和权值优化,使阵列主瓣宽度一定的情况下尽量降低最大旁瓣值。本文首先研究了自适应阵排列优化算法:在综合孔径排列方式的基础上,添加若干个天线单元,并运用遗传基因算法确定添加的天线单元的位置。本文还研究了Olen & Compton权值优化算法在各种直线阵中的应用。最后,本文将自适应阵的排列优化算法和权值优化算法相结合,提出阵列的综合优化算法。仿真结果表明,使用本文提出的综合优化算法对综合孔径排列的阵列进行综合优化后,最大旁瓣值能够降低6dB以上,比只采用排列优化算法或者权值优化算法时降低了1倍以上。

关键词：权值优化 Olen & Compton 稀疏阵列遗传算法模拟退火综合孔径

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基于进化规划的BP神经网络学习

西南交通大学学报 2001年第5期36卷 545-548页

作者：叶立生何奉道西南交通大学计算机与通讯工程学院四川成都610031

通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析 ,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法 ,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和 4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算... 详细信息

通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析 ,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法 ,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和 4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算法进行实验对比。实验结果表明 ,本文中提出的改进的进化规划算法优于前 2个算法。

关键词： BP神经网络进化规划 BP算法遗传算法权值优化反向传播学习算法

基于免疫进化算法的BP网络模型在径流预测中的应用

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水资源保护 2009年第5期25卷 1-4页

作者：郭淳李祚泳党媛成都信息工程学院资源环境学院四川成都610225

在BP网络模型基础上,引入免疫进化算法,建立了基于免疫进化算法的BP网络模型。该模型在一定范围内随机生成初始权值群体,用BP网络进行训练,选择群体中具有最大适应度值的权值个体作为最优个体,应用免疫进化算法生成下一代权值群体,再用B... 详细信息

在BP网络模型基础上,引入免疫进化算法,建立了基于免疫进化算法的BP网络模型。该模型在一定范围内随机生成初始权值群体,用BP网络进行训练,选择群体中具有最大适应度值的权值个体作为最优个体,应用免疫进化算法生成下一代权值群体,再用BP网络对权值群体进行训练,此迭代过程反复进行,直至达到问题求解精度要求为止。将该模型应用于新疆伊犁河雅马渡站的径流预测,并将预测结果与基本BP网络模型和基于遗传算法的模糊优选BP网络模型的预测结果进行比较,结果表明,该模型不仅精度较高,而且稳定性较好。

关键词： BP网络模型免疫进化算法权值优化径流预测

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K-L变换在BP网络初始权值优化中的应用

重庆理工大学学报(自然科学) 2007年第2期21卷 103-105页

作者：刘存根陈增辉周东辉中国海洋大学电子信息工程系中国海洋大学电子信息工程系山东青岛266071

提出了一种新的神经网络初始权值的优化方法,该方法首先对样本做K-L变换,将所得到的变换矩阵作为BP网络输入层到隐层的初始权值,然后开始BP算法对多层感知器的训练学习,以缩短样本学习时间.最后分别选取线性可分的样本和非线性可分的样... 详细信息

提出了一种新的神经网络初始权值的优化方法,该方法首先对样本做K-L变换,将所得到的变换矩阵作为BP网络输入层到隐层的初始权值,然后开始BP算法对多层感知器的训练学习,以缩短样本学习时间.最后分别选取线性可分的样本和非线性可分的样本在MATLAB中进行了仿真,仿真结果证明,该权值优化方法是合理的.

关键词： K-L变换 BP网络权值优化

一种自适应遗传算法对Hopfield网络权值的优化

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石家庄铁路职业技术学院学报 2007年第2期6卷 84-87页

作者：赵晓青戎晓剑石家庄铁路职业技术学院河北石家庄050041 军械工程学院河北石家庄050003

针对Hopfield网络在求解优化问题中学习效率低,收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺点和不足,把遗传算法同Hopfield网络结合起来,形成进化神经网络,对网络权值进行优化,并且通过对算法的讨论,说明该算法的有效性。

关键词： Hopfield网络遗传算法权值优化

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基于免疫遗传算法的BP神经网络模型

科技广场 2009年第1期 31-32页

作者：侯静张万江韩中华沈阳建筑大学辽宁沈阳110168

本文研究了基于免疫遗传算法的BP神经网络模型,利用免疫遗传算法的全局搜索寻优能力和较好的收敛性,优化了神经网络的权值。仿真实验证明该模型具有较好的全局收敛性和快速学习神经网络权值的能力。

关键词： BP神经网络免疫遗传算法权值优化

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基于混合遗传神经网络的百米跑成绩预测方法

计算机仿真 2004年第2期21卷 89-91页

作者：陈海英郭巧徐力北京理工大学机器人研究中心北京100081

在遗传算法(GeneticAlgorithm)与BP(BackPropagation)网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,并把这种方法用于运动员百米跑成绩预测。与BP算法和LM(LevenbergMarquardt)算法相比,基于混合遗传算法的神... 详细信息

在遗传算法(GeneticAlgorithm)与BP(BackPropagation)网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,并把这种方法用于运动员百米跑成绩预测。与BP算法和LM(LevenbergMarquardt)算法相比,基于混合遗传算法的神经网络不仅有较快的学习速度和较好的学习精度,而且网络的泛化能力(GeneralizationAbility)得到了很大提高。

关键词：百米跑成绩预测混合遗传神经网络遗传算法人体运动能力权值优化

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神经网络权值的混沌优化方法研究

哈尔滨工程大学学报 2000年第3期21卷 12-14页

作者：唐巍张学义李殿璞哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

研究了混沌优化方法中混沌变量的初值设定和载波过程中放大倍数等参数调整的实用方法 .在此基础上 ,为了克服BP网络收敛速度慢和易陷入局部极小点的不足 ,提出了基于混沌优化的BP网络学习算法 ,该方法主要利用混沌运动的遍历性为梯度算... 详细信息

研究了混沌优化方法中混沌变量的初值设定和载波过程中放大倍数等参数调整的实用方法 .在此基础上 ,为了克服BP网络收敛速度慢和易陷入局部极小点的不足 ,提出了基于混沌优化的BP网络学习算法 ,该方法主要利用混沌运动的遍历性为梯度算法创造一个良好的搜索界面 .仿真结果表明 ,把混沌优化方法用于神经网络权值优化 ,方法简单可行 ,搜索速度快 ,是一种有效的新途径 .

关键词：混沌优化神经网络 BP网络权值优化