發(fā)布時間：2016-10-10 10:25

  本文關(guān)鍵詞：具有最優(yōu)學習率的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中北大學》 2015年

導彈末制導圖像識別算法研究

王金洋  

【摘要】：基于圖像的導彈末制導是指以圖像傳感器獲取的目標光譜圖像作為研究對象，使用特定算法定位和識別目標，從而完成在戰(zhàn)爭中精準打擊目標的任務(wù)。其中目標圖像識別算法的性能優(yōu)劣是導彈末制導研究的關(guān)鍵技術(shù)點之一，因此具有十分重要的工程應(yīng)用和理論研究價值。 本文對目前導彈末制導使用的主要目標識別算法進行歸類分析，然后設(shè)計基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標識別算法，主要工作如下： （1）將主要的目標識別算法歸為4類，分別為基于變換域、基于特征匹配、基于灰度相關(guān)、基于模型的目標匹配算法，然后從數(shù)學原理、算法的時間復雜度、空間復雜度、算法性能等角度討論每種算法的優(yōu)缺點。 （2）針對4類算法優(yōu)缺點，研究基于RBF（Radius Based Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導彈末制導目標圖像識別算法。輸入圖像經(jīng)多波長和多方向角的Gabor濾波器濾波后提取正負樣本11種Harr-like特征，輸入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行隱層神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元的訓練。 （3）對算法進行嵌入式FPGA硬件計算效率測試和Matlab平臺性能測試。測試內(nèi)容及流程包括FPGA平臺的浮點計算模型構(gòu)建，，算法模塊功能的拆分，Verilog硬件描述語言實現(xiàn)，算法靜態(tài)時序分析等工作。經(jīng)測試本文設(shè)計的算法在嵌入式FPGA上具有較好的時序裕量。Matlab平臺測試結(jié)果表明本文設(shè)計的目標識別算法對于使用隨機旋轉(zhuǎn)角度和隨機偏移量生成的2000個正負樣本庫的測試具有較好的準確性。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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