海杂波的非线性预测,是雷达信号处理领域的一个重要研究方向。神经网络具有良好的非线性逼近特性,适用于海杂波时间序列的预测。为了实现强杂波背景中弱小目标的有效检测,本文根据非线性预测思想,给出了基于回归加权径向基函数(radial b...海杂波的非线性预测,是雷达信号处理领域的一个重要研究方向。神经网络具有良好的非线性逼近特性,适用于海杂波时间序列的预测。为了实现强杂波背景中弱小目标的有效检测,本文根据非线性预测思想,给出了基于回归加权径向基函数(radial basis function with regression weight,RBFRW)网络预测误差的海杂波背景中小目标检测方法,并应用此方法仿真了杂波背景中,高分辨力雷达回波信号的检测过程。仿真结果表明:该方法可以在信杂比较低的情况下实现目标信号的有效检测,且检测性能优于应用RBF网络的检测方法,对于复杂杂波背景中小目标检测问题的研究具有一定的价值。展开更多
文摘海杂波的非线性预测,是雷达信号处理领域的一个重要研究方向。神经网络具有良好的非线性逼近特性,适用于海杂波时间序列的预测。为了实现强杂波背景中弱小目标的有效检测,本文根据非线性预测思想,给出了基于回归加权径向基函数(radial basis function with regression weight,RBFRW)网络预测误差的海杂波背景中小目标检测方法,并应用此方法仿真了杂波背景中,高分辨力雷达回波信号的检测过程。仿真结果表明:该方法可以在信杂比较低的情况下实现目标信号的有效检测,且检测性能优于应用RBF网络的检测方法,对于复杂杂波背景中小目标检测问题的研究具有一定的价值。
