利用支持向量机提高水声信号的检测能力

混响是影响主动声纳检测的一个重要因素。传统方法如高阶统计方法和修正协方差等白化方法在检测静止目标时效果并不理想,主要是因为这些算法无法利用混响这样的统计多变且非线性的数据准确估计一个AR模型的参数。利用支持向量机SVM（Support Vector Machine,SVM）来估计AR模型的参数,并进行了实验。结果表明,即使在静止目标的情况下,该算法依然能表现出良好的性能。