摘要
针对传统检测方法不能有效地从强混沌背景噪声中检测出小信号,本文研究了强杂波背景下小目标检测原理,提出了一种基于SSA-SVM的混沌小信号检测方法。利用麻雀搜索算法优化SVM惩罚参数C与核函数参数σ提高预测准确性,从而降低检测门限,提高检测率。在Lorenz混沌系统中加入目标信号进行仿真,结果表明:提出的方法能有效地从强混沌背景噪声中检测出小信号,瞬态小信号预测的均方根误差为0.0004343(信噪比为-137.7073 dB),比传统SVM算法预测信号的均方根误差0.049(信噪比为-54.60 dB)降低了两个数量级。利用IPIX雷达实测海杂波数据,对所提方法进行实验验证,进一步说明了该方法的有效性。
In view of the traditional detection methods that cannot effectively detect small signals from the strong chaotic background noise,this paper studies the small target detection principle in the strong clutter background,and proposes a chaotic small signal detection method based on SSA-SVM.The sparrow search algorithm is used to optimize the penalty parameter C and kernel function parameterσof SVM to improve the accuracy of prediction,thus reducing the detection threshold and increasing the detection rate.Adding target signals to Lorenz chaotic system for simulation,the results show that the proposed method can effectively detect small signals from strong chaotic background noise,and the root mean square error of prediction of transient small signals is 0.0004343(signal-to-noise ratio is-137.7073 dB),which is two orders of magnitude lower than the root mean square error of prediction signals of traditional SVM algorithm of 0.049(signal-to-noise ratio is-54.60 dB).The proposed method is verified experimentally by using the sea clutter data measured by IPIX radar,which further demonstrates the effectiveness of the proposed method.
作者
王海峰
行鸿彦
陈梦
陈子正
Wang Haifeng;Xing Hongyan;Chen Meng;Chen Zizheng(Jiangsu Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing 210044,China)
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期24-31,共8页
Journal of Electronic Measurement and Instrumentation
基金
国家重点研发计划(2021YFE0105500)
国家自然科学基金(62171228)项目资助
关键词
微弱信号检测
支持向量机
麻雀搜索算法
海杂波
weak signal detection
support vector machine
sparrow search algorithm
sea clutter
作者简介
王海峰,2020年于南京信息工程大学获得学士学位,现为南京信息工程大学研究生,主要研究方向为微弱信号检测。E-mail:wanghf1997@qq.com;通信作者:行鸿彦,1983年于太原理工大学获得学士学位,1990年于吉林大学获得硕士学位,2003年于西安交通大学获得博士学位,现为南京信息工程大学教授、博士生导师,主要研究方向为气象仪器设计与计量,信号检测与处理等。E-mail:xinghy@nuist.edu.cn;陈梦,2020年于淮阴师范学院获得学士学位,现为南京信息工程大学研究生,主要研究方向为时间延迟估计、信号处理。E-mail:2630255937@qq.com;陈子正,2019年于东南大学成贤学院院获得学士学位,现为南京信息工程大学硕士研究生,主要研究方向为仪器仪表技术、信号检测与处理。
