BP神经网络系统用于目标台测向定位的设计与实现.pdfVIP

BP神经网络系统用于目标台测向定位的设计与实现 andrealizationofBPneuralnetworkfor station Design target direction-findinglockating 王素芬 WANGSu．fen 10036) (沈阳工程学院，沈阳1 搞要：采用BP神经网络对目标进行测向定位设计．应用MATLAB辅助神经网络实现了对该系统 最佳估计点的计算，并将计算结果与F系统定位算法所得计算结果进行了比较，结果证明提出 的新方法效果良好。 关键词：神经网络，测向定位，BPE，MATLAB 009—01 43—02 83 文童编号：1 34(2009)05一01 中圈分类号：TPl 文献标识码：B 0引言 通讯对抗侦察领域中对目标台定位的方法很 多，但BP神经网络以其独特的自组织、自学习和超 强的容错能力l理智敏捷的判断思维；高度分散的 信息存储方式；快速准确的实时处理及一网多用的 多功能性，使许多复杂的、难以用数学公式描述的 问题迎刃而解，以及其快速反应、准确应答等特点， 在通讯对抗侦察领域中占有明显的优势。 1 目标台测向定位系统的设计与实现 言：嚣嚣裟嚣位角 1．1目标台测向定位模型设计 存于测向定位数据库中，通过计算优选合理的样本， 1．1．1输入输出层的设计 形成训练用样本集，由神经网络进行学习。通过学 我们选用3台测向机，每台铡向机的位置用(x；， 习，得到权值调整好的收敛的神经网络，这时可将 由测向站新测得的定位信息送给网络进行识别，将 y；)来表示，所测得的方位角用Oi来表示。因此选取 输入层节点的个数为9。输出层为目标台的位置，则 识别出的结果由解释系统进行解释，最后得到目标 输出层的节点个数为2。 台的位置。 1．1．2隐含层节点数及选取 1·1·4网络训练的流程 隐含层节点数可根据经验来选取，一般的选取 神经网络训练流程如图2所示。 方法如下：n。=瓜+a 1·2用MATLAB实现测向定位 式中：n，为隐层节点的数目，11为输入层节点 1．2．1问题描述 数lm为输出层节点数据，a为1～10的常数。根据 从建立的仿真定位数据库中，取18组样本，每 上式权衡最优可以确定隐含层的节点数为5。 组样本的数据是根据三台测向机的位置坐标和所测 1．1．3神经网络定位流程 得的方位角，共计9个参数，通过计算得到3个测 神经网络用于目标台测向定位的工作流程如图 向站所测得的铡向线有效交点坐标值，把经计算得 l所示。 收稿日囊：2009-03．02 作者簧介：王素芬(1963一)，女，天津人，副教授，工学硕士，主要研究方向为神经网络、软件工程。 观察到训练的过程。使用下列的代码得到训练过程 误差，如图4所示。 tperf