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基于径向基函数的海杂波时间序列预测方法
引用本文:陈晓楠,许小可,索继东.基于径向基函数的海杂波时间序列预测方法[J].大连海事大学学报(自然科学版),2007,33(1):115-118.
作者姓名:陈晓楠  许小可  索继东
作者单位:大连海事大学信息工程学院 辽宁大连116026
摘    要:介绍基于混沌理论的海杂波分析方法,依据加拿大McMaster大学IPIX雷达实测海杂波数据,按照TAKENS的嵌入定理,设计了混沌预测器.预测器采用径向基函数神经网络重建海杂波的混沌动力系统,即建立海杂波的精确预测模型.实验表明,基于径向基函数的混沌时间序列预测器精度完全能够实现单步预测功能.学习误差为0.0232,预测误差为0.0277.

关 键 词:雷达信号处理  海杂波  时间序列  预测方法  混沌预测器
文章编号:1006-7736(2006)04-0115-04
修稿时间:2006-05-12

Forecasting method of chaotic time series based on RBF
CHEN Xiao-nan,XU Xiao-ke,SUO Ji-dong.Forecasting method of chaotic time series based on RBF[J].Journal of Dalian Maritime University,2007,33(1):115-118.
Authors:CHEN Xiao-nan  XU Xiao-ke  SUO Ji-dong
Institution:Information Eng. College, Dalian Maritime Univ., Dalian 116026, China
Abstract:The method to analyze sea clutter based on chaos theory is presented. Based on Takens embedding theorem,Chaotic characteristic invariants of the sea clutter data from the IPIX radar of McMaster University,Canada,are computed and analyzed.A chaos based-detector is designed.The detector utilizes radial basis function neural network to reconstruct the chaotic dynamic system,namely, to build a precise prediction model.The simulation has proven its effect.
Keywords:radar signal processing  sea clutter  time sequence  prediction model  chaos based-detector
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