基于线性与非线性模型的海杂波预测

为对海杂波进行准确预测,根据海杂波具有的非线性不确定性,应用线性和非线性预测理论建立预测模型.针对logistic混沌映射信号和IPIX实际海杂波数据背景下的弱目标,分别采取基于自回归(AR)的线性模型、基于径向基神经网络(RBF)和Volterra级数滤波器的非线性模型进行预测.实验结果表明:非线性预测模型更适合于混沌背景下,因其目标和杂波的预测误差相差较大,可采取非线性预测并设置门限的方法进行目标检测;对于IPIX雷达数据,其混沌特性较logistic弱,目标和杂波的预测结果相差不大,可采用似然比检测方法.     

基于混沌理论的海杂波背景下雷达回波数据处理

提出一种海杂波背景下雷达回波数据处理的设计方案：即不改变原始数据动态特性基础上对其进行预处理,再检验数据的混沌性,最后利用径向基函数（RBF）神经网络作为预测器,对目标有无进行判断。实验结果表明,该方案可以有效提高海杂波背景下雷达的探测能力。     

基于混沌理论的海杂波处理方案设计

提出一种海杂波背景下雷达回波数据处理的设计方案:即不改变原始数据动态特性基础上对其进行预处理,再检验数据的混沌性,最后利用径向基函数(RBF)神经网络作为预测器,对目标有无进行判断。通过实验表明,该方案可以提高海杂波背景下雷达的探测能力。     

基于LS-SVM的海杂波混沌预测

首先引入分形Brown运动模型，基于S波段雷达实测海杂波数据，计算得到了该分形模型的海杂波Hurst指数，进而求得了S波段雷达实测海杂波的分形维数.然后利用经典的Rosenstein方法，计算得到了S波段实测海杂波的最大Lyapunov指数，从而证实了S波段雷达海洋回波信号具有混沌分形特性.在此基础上，提出了一种基于LS-SVM的海杂波混沌序列预测方法.最后进行了计算机实验，仿真结果证明了该方法具有较高的预测精度.     

基于混沌理论与径向基函数神经网络的混沌时间序列预测

根据混沌时间序列的特性 ,给出了将混沌理论与径向基函数神经网络相结合对其预测的方法 .首先在虚假邻域概念基础上 ,提出了可同时确定合适的嵌入维数与时间延迟的方法 ,从而可据此确定径向基函数神经网络的输入 ;然后 ,用径向基函数神经网络进行学习及预测 .最后 ,给出一个实例 .     

基于RBF神经网络的混沌背景下瞬态弱信号检测

针对海杂波背景下瞬态弱信号检测的问题,采用海杂波混沌模型,基于神经网络重构混沌序列相空间,提出了基于RBF神经网络预测混沌时间序列和瞬态弱信号检测方案。理论分析和仿真结果表明这种方法能够有效实现混沌背景噪声中瞬态弱信号的检测。     

基于改进径向基函数神经网络的交通出行选择策略分析

利用逻辑回归方法分析影响交通出行选择的各种因素;建立基于径向基函数神经网络的交通出行选择预测模型,同时建立基于线性回归-径向基函数神经网络模型和基于逻辑回归-径向基函数神经网络模型预测人们出行方式选择高铁还是火车.结果表明,与单一径向基函数神经网络算法相比,回归-径向基函数神经网络组合算法预测准确率更高,而逻辑回归-径向基函数神经网络可有效减少非重要因素影响,并能提升预测准确率,取得较佳预测效果.     

基于径向基函数网络的混沌时间序列分析

给出了基于径向基函数网络的混沌时间序列预测的方法。利用非线性自回归移动平均（ＮＡＲＭＡＸ）模型对非线性时间序列进行辨识并给出基于动态径向基函数（ＲＢＦ）网络的辨识算法。将这一方法应用到Ｈｅｎｏｎ映射的混沌时间序列的嵌入维估计及我国股票市场的混沌现象的实证研究,得到理想的结果。文章最后指出了进一步的研究方向。     

打折最小平方RBF网络及其时间序列预测研究

借用打折最小平方(DLS)原理构建了基于误差平方准则的DLS-RBF网络的学习算法.打折最小平方原理考虑了时间序列本身的结构性变化,较好地刻画了预测点与其他时刻数据的相关性,而这些恰恰是现有的径向基函数神经网络(RBF)在预测过程中所忽视的.实验表明DLS-RBF网络在非平稳方差时间序列和某城市自来水实际的月用水量预测中的效果明显,并优于RBF网络,但在混沌时间序列预测的实验中,因其自身的混沌特性,预测效果并不十分明显.     

混沌参数优化RBF算法的震前ENPEMF信号强度趋势预测

提出了一种基于混沌参数优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型.通过混沌理论获得了ENPEMF信号的有效嵌入维数和最优时延,然后利用所获得的参数优化RBF神经网络.采用训练好的参数优化RBF神经网络预测ENPEMF.数值仿真结果表明,改进的RBF算法可以较为准确地预测Rossler混沌时间序列且误差较小.将优化的RBF模型应用于芦山Ms7.0级地震前ENPEMF数据,可以有效预测震前14d的ENPEMF数据强度趋势,且预测效果及精度优于传统RBF神经网络算法,期望为地质灾害及强震前的电磁监测分析提供支持.     

改进的MUSIC算法用于雷达海上目标检测

海杂波的存在严重影响了雷达检测海上目标的性能,海杂波的建模与抑制方法是其研究的重要方面。首先介绍了高频雷达海杂波的产生机理,然后建立海杂波的信号模型。在信号模型的基础上,研究抑制海杂波以及提取目标信号的方法,主要研究对比了SVD和MUSIC方法。利用海杂波信号模型产生满足条件的模拟杂波以及目标信号,仿真出抑制海杂波以及提取目标信号的过程,仿真结果可以验证方法的有效性。     

海面干扰信号的研究及仿真

海面对引信的干扰很大,易造成引信弹道早炸。为了加强引信的抗干扰性,该文研究了海面干扰信号的平均功率,海面有效反射系数的特性,海面干扰信号的幅度分布特性和功率谱特性。根据干扰信号的分布特性,采用随机信号产生理论,仿真出不同海情时的海面干扰信号,可用来检验引信的抗干扰性。     

基于多背景模型的海面运动目标检测

提出一种在反射光较强的条件下基于多背景模型的海面运动目标检测方法.使用基于统计模型的变化检测方法将被监控场景区分为海浪波动显著的背景区域和海浪波动不显著的背景区域;对这两种区域中的像素点分别以Weibull分布模型和Gauss分布模型建立背景模型;使用建立的背景模型检测海面的运动目标.实验结果表明,在海面反射光较强且波浪波动较大的情况下,用该方法可以比较准确地检测到海面的运动目标.     

天波超视距雷达一阶海杂波后向散射特性分析

为了得到天波超视距雷达一阶海杂波后向散射系数变化范围及总体变化规律,以及雷达频率、海面风速、风波角、海浪有向波高谱关于海面风向的扩展程度等各参数对一阶海杂波后向散射的影响规律,针对天波超视距雷达探测的特点,引入Barrick等给出的高频雷达一阶海杂波后向散射系数模型,运用仿真分析的方法得知,无向幅度谱达到饱和时,一阶海杂波后向散射系数大概在-39 dB--14 dB,无向幅度谱未达到饱和时,一阶海杂波后向散射系数范围在-460 dB--18 dB,且频率与风速的相对大小决定了探测环境处于饱和区或非饱和区,又进一步仿真分析雷达频率、海面风速、风波角、海浪有向波高谱关于海面风向的扩展程度等参数对一阶海杂波后向散射的影响,得出各参数对一阶海杂波后向散射影响的规律,这对天波雷达目标探测策略及高频海杂波建模和滤除有指导意义.     

时-空相关的相参K分布海杂波的仿真

对海面目标进行ISAR成像时,会受到海杂波的影响。基于海杂波的复合散射理论,分析了海杂波的统计分布模型、时间相关性和空间相关性。采用球不变随机过程产生时间和空间相关的相参K分布海杂波。对时间相关和空间相关性的引入方法进行了分析。最后设定仿真环境产生具有时间和空间相关的相参K分布二维海杂波,结果表明了该方法的有效性。     

复合高斯海杂波模型下最优相干检测进展

 不同于噪声背景下的目标检测,增加雷达发射功率对海杂波背景下的目标检测性能并不能带来重大的改善,因此海杂波的精细化建模和海杂波特性的充分利用成为改善目标检测性能的最重要途径。复合高斯模型是目前广泛使用的海杂波模型,为海杂波特性的精细描述提供了有力工具,而相应的最优检测理论和方法为目标检测性能改善提供了技术支持。本文综述复合高斯海杂波模型下最优及近最优相干检测理论和方法。首先,对K分布、广义Pareto分布及逆高斯纹理3种复合高斯模型进行了概述,并介绍了3种模型下已有的最优及近最优检测方法;然后,对目前复合高斯杂波加噪声混合模型下相干检测方法的进展和应用瓶颈进行了分析;最后,针对未来该方面研究的进一步完善,探讨了几种计算可实现近最优检测方法的研究思路。     

强海杂波背景条件下海上目标检测方法

为了减少展宽的一阶海杂波谱对空间超分辨谱估计技术的影响，提高MUSIC算法的检测性能，用径向基神经网络实现海杂波预测和对消．利用神经网络的可对任意非线性函数模拟的特性，对展宽的海杂波进行模拟，用模拟后的结果实现一阶海杂波的对消，来满足MUSIC算法的应用条件．最后用MUSIC算法分辨海上目标的方位信息．实验结果表明，对消前后目标背景噪声子空间特征值发生改变，对消后更接近于MUSIC算法的假设条件，提高了MUSIC算法的检测性能，扩大了MUSIC算法的应用范围，实现在非高斯噪声背景条件下应用MUSIC算法检测目标．确定最小的相空间维数和时间间隔，采用更先进的神经网络算法，可以提高神经网络的预测速度．     

紧凑型地波超视距雷达海杂波区目标检测影响因素研究

针对紧凑型地波超视距雷达海杂波周边及区域内目标难以检测问题，通过相关影响因素的理论及实测数据统计分析，对系统信号积累时间选取、目标航行状态与海杂波区的关联以及实测数据的联合域展开研究,分析结果为雷达相干积累时间的选取制定了取值范围。研究表明海杂波区内远距离非机动目标潜在驻留时间超过雷达积累时间，且导致的回波多普勒变化量有限，但海杂波和目标在时空及极化域具有相对较大的差异，可作为海杂波区目标检测的重要依据。