雷達在現代戰爭中扮演著重要的角色，舉凡搜索、追蹤、照明等，在在都借雷達之助
。同時，雷達亦為現代電子戰之主要目標。因此必須了解與認識雷達才能克敵機先，
決勝千里。本文便以研究如何在一複雜的電磁輻射環境中，分辨出週圍各個雷達為主
要目的。故首先模擬電子偵測裝備於接收時量測到的雷達脈波數據資料，包括射頻頻
率、脈波寬、接收功率、示向角及到達時間。再以非監督式類神經網路，進行雷達脈
波之聚類分析研究，獲致平均90% 以上的識別正確率。在類神經網路架構方面，本文
之聚類法則實為一具有隱藏層層內連接之三層前向類神經網路。且採用線上(on-line
) 學習法則，以適應電子偵測裝備之特性。其次，聚類法則之平行化為本文的另一個
研究重點。由於輸入信號之各特徵值相互獨立，故輸入與隱藏節點之各個運算自可相
互平行。本文以傳算器驗證平行聚類法則確為有效可行，並由此推導出樹狀與環狀兩
種實現此聚類法則之傳算器架構，發現平行化效果相當顯著。本文之研究成果對電子
戰電子偵測裝備之研發應是有所助益的。
|