Resumen

Con el rápido desarrollo de la tecnología de la industria de radares, la tecnología correspondiente de procesamiento de señales se vuelve cada vez más compleja. Para el radar con función de detección de corto alcance, su señal correspondiente principalmente presenta las características de ancho de banda amplio y multirresolución. En el proceso tradicional de procesamiento de datos, una gran cantidad de señales interferirán con la señal, lo que dificulta o incluso imposibilita el procesamiento final de la señal. Basándose en este problema, este documento propone un algoritmo de procesamiento de predicción lineal de componentes principales basado en el procesamiento de supresión de desorden sobre la base del algoritmo tradicional de procesamiento de señales. De acuerdo con las características de la curva de los datos devueltos por el objetivo detectado por la señal, a través de cierta medición y transformación de señales de imagen, el desorden puede ser suprimido de manera efectiva y se pueden realzar las características típicas de la curva del objetivo correspondiente. Para el problema de convergencia del

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Desarrollo; Industria de radares; Tecnología de procesamiento de señales; Supresión de desorden; Curva de objetivo; Velocidad de convergencia
• Keywords:Development; Radar industry; Signal processing technology; Clutter suppression; Target curve; Convergence speed