[发明专利]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

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络算法的地面防空雷达遮蔽角计算方法，用雷达波束扫描搜索屏，获取雷达的回波数据；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；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；以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；使用测试样本测试训练的BP神经网络模型，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，否则重新采集。本发明提高了地面防空雷达遮蔽角计算的效率和精度，能适应多变的地形环境。

主权项

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。