摘要
海杂波背景下的目标检测是海面雷达信号处理的重要组成部分。海杂波中弱目标的检测,传统方法是基于海杂波统计特性,但是统计特性并不能很好地反映海杂波的内在动力学特性,因此检测效果很不理想。本文根据海杂波的混沌特性,对其进行了相构空间重构,并将粒子群算法算法(PSO)应用到径向基函数(RBF)神经网络核函数参数的优化学习中,利用加拿大McMaster大学采用IPIX雷达在Dartmouth地区海域实测带有目标的海杂波数据对此方法进行验证。结果表明,在混沌海杂波背景下PSO-RBF小目标检测法具有良好的预测性,相比于一般的径向基神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高。
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单位南京电子技术研究所