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利用海杂波信号为混沌这一先验知识,将判决反馈RBF神经网络应用于海杂波信号的建模与预测中,设计了一个三层判决反馈RBF神经网络结构.实验结果表明,判决反馈RBF网络模型对混沌时间序列有很好的拟合能力,对比典型RBF网络结构,该方法具有较好的检测效果. 相似文献
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《微型机与应用》2017,(7)
结合深度学习相关理论,提出了海杂波背景下小目标检测的深度信念网络方法。该方法以无标签数据逐层进行非监督贪婪训练,使每层得到一个合适的初始值;构建深度信念网络初步模型,并以带标签的数据对该种模型以误差反向算法对整个网络的参数进行调优,建立预测模型;最后利用该种预测模型检测湮没在海杂波背景下的小目标信号。以加拿大Mc Master实测的IPIX雷达数据进行实验,利用均方根误差评价性能。实验结果表明,针对第54#海杂波数据,文章提出的深度信念网络方法所预测的均方根误差为0.016,与已有的选择性支持向量机集成方法均方根误差0.026 4和K均值-有效极限学习机所得的均方根误差0.042 8相比,预测精度有所提高。 相似文献
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针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于局部回波幅值标准偏差的方法来检测海杂波背景下小目标。该算法基于数学统计思想:计算相同极化方式下不同距离单元海杂波幅值的标准偏差,分析发现距离单元含有小目标主要回波的幅值的标准偏差明显大于距离单元只含有海杂波回波的幅值的标准偏差,而只含有海杂波的不同距离单元间标准偏差值变化较小,因此可以基于不同距离单元幅值的标准偏差的差值作为检测小目标的标准。实验证明,该算法可在没有任何先验知识条件下较准确地检测出海杂波背景下的小目标。 相似文献
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为了在复杂混沌噪声背景中快速准确提取有用信号,提出基于复杂非线性系统相空间重构理论,采用改进极限学习机(ELM)预测单步误差检测微弱信号的方法。采用改进K均值聚类算法选择最优族作训练集,改进极限学习机选择权值和偏置的方法进一步提高检测的精度和速度,采用Lorenz系统建立了混沌噪声序列的一步预测模型,从预测误差中检测湮没在混沌噪声中的微弱目标信号(包括周期信号和瞬态信号),然后使用加拿大Mc Master大学IPIX雷达数据,在海杂波噪声中提取漂浮物信号作为实验研究。结果表明该方法能够有效检测混沌背景噪声中极微弱信号,同时抑制噪声对混沌背景信号的影响,与径向基函数(RBF)神经网络等传统算法相比,预测精度提升了25%,检测门限提高了-5 dB,同时训练用时减少77.1 s,在实际应用中具有更明显优势。 相似文献
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为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频分辨率不佳及时频分布可读性较差等问题,本文提出了一种基于参数优化Morlet小波变换和奇异值分解的海杂波背景下舰船目标检测算法。算法首先利用Shannon小波熵作为目标函数,根据高频地波雷达信号的特点自适应地优化Morlet小波变换的时间带宽积参数,使得后续重排尺度谱的时、频分辨率同时达到最佳。然后再对重排小波尺度谱进行基于奇异值分解的降噪处理,以抑制环境噪声的影响,进一步提高时频分布的可读性。实验结果表明:与传统的时频分析算法相比,本文提出的算法具有更好的时频聚集性和较强的噪声抑制能力,能有效地检测海杂波背景下缓慢运动的匀速和匀加速舰船目标。 相似文献
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基于预测的混沌背景下微弱信号检测成为混沌背景中微弱信号检测研究重点之一;针对现阶段从预测误差中分离微弱信号的方法缺乏深入研究的现状,提出了一种基于奇异谱分析技术从预测误差中检测出微弱信号的新方法;该方法无需目标信号的任何信息,检测精度高,而且具有很好的普适性;实验结果表明该方法性能较传统的梳状滤波器滤波性能提高20dB左右,而且具有很强的实用性和通用性. 相似文献
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In financial applications, it is common practice to fit return series by AutoRegressive Moving-Average (ARMA) models with Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedastic (GARCH) errors. In this paper, we develop a complex-valued ARMA-GARCH model for the sea clutter modeling application. Compared with the AR-GARCH model, the additionally introduced MA terms make the proposed model capable of considering the dependence of conditional variances of adjacent echo measurements as model coefficients, improving the modeling precision by taking advantage of the strong correlations between adjacent measurements. Based on the complex-valued ARMA-GARCH process for sea clutter modeling, we further develop a sea surface target detection algorithm. By analyzing a large number of the practical sea clutter data, we evaluate its performance and show that the proposed sea surface target detector offers a noticeable improvement for the probability of detection, comparing with the state-of-the-art AR-GARCH detector. 相似文献
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针对海杂波K分布形状参数和尺度参数的估计问题,提出了基于分数阶矩和NM单纯形算法的参数估计,首先采用分数阶矩估计法作为形状参数和尺度参数的初始值,然后利用NM单纯形算法进行数值搜索获得K分布形状参数和尺度参数的估计值。与实测的X波段海杂波概率密度函数对比表明,K分布优于Gamma分布和Weibull分布,其估计值与实测值最相吻合,且具有最小的均方根误差。对于一维的海杂波来讲,该方法是一种计算效率适中的算法。 相似文献
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海杂波功率谱建模,是定量研究天波雷达海杂波频域特性从而为评估天波雷达对海探测性能提供理论依据的前提和难点.传统的基于产生机理的Barrick海杂波模型没有考虑天波传播环境影响,且只能获得海杂波后向散射系数值,无法获得天波雷达海杂波功率谱值和准确的变化规律.为解决上述问题,引入电离层展宽、电离层吸收损耗和洋流影响计算模型,建立了要素完整的天波雷达海杂波功率谱数学模型.根据上述模型,利用matlab软件仿真分析了不同条件下海杂波功率谱的变化特性.仿真结果表明,所建模型可获得与定性分析一致的结论,能够较好地近似实测数据,证明了模型的有效性. 相似文献
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In this paper, a complex nonlinear autoregressive conditional heteroscedasticity (CNARCH) model is proposed to model sea clutter. For heteroscedastic model, since the likelihood function is not obtained from explicit probability density function (PDF) expression, it is typically referred to as a quasi-likelihood function. The corresponding quasi-maximum likelihood estimation (QMLE) of the model parameters is derived. Furthermore, the corresponding detection algorithm is derived based on this model. We also conduct the simulations of both synthetic and practical data, demonstrate that the proposed model offers higher accuracy in detection, than the linear ARCH model, when used in the sea clutter. 相似文献
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在超视距雷达的发展历程中,计算机仿真技术的出现有力地推动其技术的发展。海杂波作为超视距雷达探测中的一个主要干扰因素,严重影响到相应技术的发展。在传统计算机仿真技术中,很少考虑到滤波算法对信号的影响,这就造成目标信号在通过计算机仿真后产生较大的失真。本文针对上述计算机仿真的不足,将信号的纠正过程引入计算机仿真算法中,达到海杂波抑制和信号修正的双重目的,并通过实验与传统计算机仿真结果进行对比,较好地体现出本文所设计滤波算法的优越性。 相似文献
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Haijun Xiao Fan Hong Hongwei Li 《通讯和计算机》2006,3(1):42-47
The rapid increase of wireless networks and mobile computing applications has changed the landscape of networks security. The traditional way to protect networks with firewalls and encryption software is no longer sufficient and effective. We need to search for new techniques to protect the wireless networks and mobile computing application. In this paper, we introduce the demands of ad-hoc environment. We focus on two areas of ad-hoc networks, wireless firewall and wireless intrusion detection. Furthermore, we particularly analyze the architecture, the problems and the challenges of current IDS techniques for wireless ad-hoc networks. 相似文献