一种双隐层反向传播神经网络

资 源 简 介

一种双隐层反向传播神经网络

详 情 说 明

双隐层反向传播神经网络是一种改进的深度学习架构，在传统单隐层网络基础上增加了第二个隐藏层，能够更有效地捕捉信号处理中的复杂特征。这种结构特别适用于FMCW调频连续波雷达的测距测角任务，其优势主要体现在三个方面：

首先，双隐层设计允许网络分层提取特征。第一隐层可处理原始雷达信号的时频特征，第二隐层则能整合多角度、多姿态下的光照变化因素。这种分层处理方式比单隐层网络具有更强的特征表达能力。

其次，采用加权网络中节点强度和权重遵循幂率分布的模型，这反映了实际神经网络中节点连接的不均匀特性。这种建模方式更接近生物神经网络的特征，使得网络在处理雷达信号时能更好地保留重要信息。

在信号处理流程中，该网络首先对FMCW雷达的原始回波信号进行预处理，然后通过两个隐层的非线性变换，最终输出目标的距离和角度信息。双隐层结构提供了足够的容量来建模信号传播过程中的多径效应和噪声干扰，比传统信号处理方法具有更强的抗干扰能力。