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一种人工神经网络算法在汽车防撞雷达中的应用-计算机应用研究
1·54 ·
一种人工神经网络算法在汽车防撞雷达中的应用
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杜小丹 , 羊裔高 , 杜雨洺
( 1. 成都大学 计算机科学系, 四川 成都 610106; 2. 成都信息工程学院, 四川 成都 610041; 3. 电子科技大学
电子工程学院, 四川 成都 610054)
摘 要: 将人工神经网络的方法用于汽车防撞雷达中的信号处理 , 该方法基于自相关矩阵分解, 通过对 Hopfield
神经网络能量函数变换, 将分解问题转化为一个简单的迭代问题来求解。该方法可用来替代传统的 FFT 方法,
以实现对目标距离的超分辨提取。通过计算机仿真和硬件系统的实际测试研究了它的性能, 并与 AR 算法、MU-
SIC 算法进行了比较, 结果表明该方法具有更好的信噪比和分辨性能。
关键词: 汽车防撞雷达; LFMCW; Hopfield; 人工神经网络
中图法分类号: TP301. 6 文献标识码: A 文章编号 : 1001- 3695( 2005) 11- 0154- 03
An Artificial Neural Network Algorithm for Signal Processing
of Car Collision Avoidance Radar
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DU Xiao-dan , YANG Yi-gao , DU Yu-ming
( 1. Dept. of Computer Science, Chengdu University, Chengdu Sichuan 610106, China; 2. Chengdu University of Information Technology, Chengdu
Sichuan 610041, China; 3. College of Electronic Engineering, University of Electronic Science Technology of China, Chengdu Sichuan 610054, China)
Abstract: An artificial neural network method for signal processing of car collision avoidance radar is proposed. It is based on
decomposition of auto-correlation matrix. And then decomposition problem is mapped into an iterative one by transforming the
energy function of the Hopfield neural network. Simulation results showthat this method has higherresolution than the theoreti-
cal limit of FFT method and other popular algorithms and its SNR threshold is lower.
Key words: Car Collision Avoidance Radar; LFMCW; Hopfield; Artificial Neural Network
法, 但是这些方法的运算量都比较大。由于在 LFMCW 雷达系
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