The invention discloses a method for calculating the shielding angle of ground air defense radar based on BP neural network algorithm. Radar beam scanning search screen is used to obtain radar echo data; MTD moving target detection is performed on radar echo, and static shield information in search screen is extracted, including azimuth angle, elevation angle and distance between observation points, to form a sample set of radar shielding angle. A radar occlusion angle sample is selected as the test sample, and the rest of the training set is made up for normalization. The BP neural network model is trained with the azimuth angle of the training sample as input and the azimuth angle and distance as output. The BP neural network model trained by the test sample is tested, if the error of the actual value of the model output and the normalized test sample is less than that set. Threshold, output model output, namely azimuth angle occlusion angle curve, otherwise re-acquisition. The invention improves the efficiency and accuracy of calculating the shielding angle of ground air defense radar, and can adapt to the changeable terrain environment.
【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络算法的地面防空雷达遮蔽角计算方法
本专利技术涉及防空雷达遮蔽角绘制技术,具体涉及一种基于BP神经网络算法的地面防空雷达遮蔽角计算方法。
技术介绍
雷达在某个方向上发现目标的最小高低角叫遮蔽角。当雷达天线的高低角小于这个角度时,由于地形或者地物的遮挡,雷达无法发现目标。对于机动作战的雷达来说,如何快速掌握雷达周边遮蔽物情况,绘制雷达遮蔽角图,是防空作战指挥的一项重要工作。传统的遮蔽角测量方式采用光学测量,虽然可靠性较高,但操作麻烦,耗时数日。近年来,随着地理信息系统GIS的建立,2013年《地理信息系统在炮位侦校雷达中应用》,利用地形高程信息完成自动高程修正、遮蔽角计算功能。但地理信息系统的数据录入,仍采用传统测绘方式,战时地形环境多变,地理信息系统数据库难以及时更新,而防空雷达对遮蔽角数据准确性要求严格,GIS不能满足机动防空雷达的需求。2016年《TheRadarScreenAngleAutomaticMeasurementSystem_KangkangYin》中提出雷达配备光学设备,获得地平线图像,采用图像分割技术识别空地交接线。但该方法存在图像边缘模糊时难以识别、无法排除动目标干扰等技术难题,且光学成像时可见光作用距离近,受天气影响大。
技术实现思路
针对高机动性防空雷达架设后需尽快获取地形信息的需求,本专利技术的目的在于提供一种基于BP神经网络算法的地面防空雷达遮蔽角计算方法,提高了地面防空雷达遮蔽角计算的效率和精度。实现本专利技术目的的技术解决方案为:一种基于BP神经网络算法的地面防空雷达遮蔽角计算方法,包括如下步骤:步骤1、雷达 ...
【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络算法的地面防空雷达遮蔽角计算方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1、雷达波束扫描搜索屏,获取雷达的回波数据;步骤2、对雷达回波做MTD动目标检测,提取搜索屏内静止遮蔽物信息,包括遮蔽物的方位角、俯仰角和与观测点之间的距离,构成雷达遮蔽角样本集;步骤3、选择一个雷达遮蔽角样本作为测试样本,其余组成训练集,分别进行归一化处理;步骤4、以归一化后训练样本的方位角为输入,方位角上的遮蔽角、距离为输出,训练BP神经网络模型;步骤5、使用归一化后的测试样本测试训练的BP神经网络模型,得到测试样本的模型输出,若模型输出和归一化的测试样本实际值的误差小于设定的阈值,则输出模型输出,即方位角‑遮蔽角曲线,否则转至步骤1重新采集。
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络算法的地面防空雷达遮蔽角计算方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1、雷达波束扫描搜索屏,获取雷达的回波数据;步骤2、对雷达回波做MTD动目标检测,提取搜索屏内静止遮蔽物信息,包括遮蔽物的方位角、俯仰角和与观测点之间的距离,构成雷达遮蔽角样本集;步骤3、选择一个雷达遮蔽角样本作为测试样本,其余组成训练集,分别进行归一化处理;步骤4、以归一化后训练样本的方位角为输入,方位角上的遮蔽角、距离为输出,训练BP神...
【专利技术属性】
技术研发人员:马卉,王建朋,陆格格,
申请(专利权)人:南京理工大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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