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摘要
机场跑道异物（FOD）检测对于保障飞机起降时的飞行安全具有重大意义，而传统FOD检测的一大难点就是在较强的地杂波中检测微弱的FOD信号。神经网络具有良好的非线性逼近特性，适用于地杂波时间序列的预测。为了实现强地杂波背景中微弱目标的有效检测，文中根据非线性预测思想以及毫米波雷达实测FOD回波FFT信息，给出了基于非线性自回归（NonlinearAutoRegressive,NAR）神经网络预测误差的机场跑道地杂波背景中小目标检测方法。Matlab仿真结果表明：基于NAR神经网络建立的预测模型，在机场跑道地杂波预测中具有很强的非线性动态预测能力，对于FOD小目标检测问题的研究具有一定的价值。
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