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海杂波背景下的目标检测新方法
被引量:
22
1
作者
姜斌
王宏强
+1 位作者
黎湘
郭桂蓉
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期3985-3991,共7页
提出了一种基于分形布朗运动模型的S波段雷达海杂波分形维数提取方法.分析了基于记忆库混沌时间序列预测方法,引入一种改进核函数的支持向量机分类器.在此基础上,提出了一种新的海杂波背景下目标检测方法.应用S波段雷达实测海杂波数据,...
提出了一种基于分形布朗运动模型的S波段雷达海杂波分形维数提取方法.分析了基于记忆库混沌时间序列预测方法,引入一种改进核函数的支持向量机分类器.在此基础上,提出了一种新的海杂波背景下目标检测方法.应用S波段雷达实测海杂波数据,计算得到了该信号的分形维数与Lyapunov指数,验证了S波段雷达海杂波的混沌分形特性.仿真实验结果验证了该方法具有较强的检测能力和抗杂波性能.
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关键词
分形布朗运动
分形维数
记忆
库
预测
方法
支持向量机分类器
原文传递
题名
海杂波背景下的目标检测新方法
被引量:
22
1
作者
姜斌
王宏强
黎湘
郭桂蓉
机构
国防科技大学空间电子信息技术研究所
出处
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期3985-3991,共7页
基金
国家自然科学基金(批准号60402032)资助的课题.~~
文摘
提出了一种基于分形布朗运动模型的S波段雷达海杂波分形维数提取方法.分析了基于记忆库混沌时间序列预测方法,引入一种改进核函数的支持向量机分类器.在此基础上,提出了一种新的海杂波背景下目标检测方法.应用S波段雷达实测海杂波数据,计算得到了该信号的分形维数与Lyapunov指数,验证了S波段雷达海杂波的混沌分形特性.仿真实验结果验证了该方法具有较强的检测能力和抗杂波性能.
关键词
分形布朗运动
分形维数
记忆
库
预测
方法
支持向量机分类器
Keywords
fractional Brownian motion, fractal dimension, memory-based predictor, support vector machine classifiers
分类号
O415.5 [理学—理论物理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海杂波背景下的目标检测新方法
姜斌
王宏强
黎湘
郭桂蓉
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
22
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