【摘 要】
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海杂波通常是指海洋表面的雷达后向散射回波,是舰载雷达和海浪监测设备的主要杂波源,它的存在严重干扰了雷达对海面目标的检测性能。海杂波抑制技术是当前研究的重点和难点。
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海杂波通常是指海洋表面的雷达后向散射回波,是舰载雷达和海浪监测设备的主要杂波源,它的存在严重干扰了雷达对海面目标的检测性能。海杂波抑制技术是当前研究的重点和难点。如何加强算法对海杂波的抑制,一直受到广大科技工作者的关注。本文给出了改进径向基(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络梯度训练算法的方法。利用实际测得的海杂波数据,结合相空间重构理论,并分别通过互信息法,Cao方法和C-C方法进行仿真实验,得到合理的嵌入维数和嵌入延迟,将得到的结果做为网络输入节点个数确定的依据。本文将支持向量机(Suppor Vector Machine,简称SVM)算法和神经网络算法相结合,应用于海杂波抑制。用IPIX(Intelligent Pixel-Processing)雷达的实测数据进行仿真实验,通过对实验结果进行的理论分析和比较,结果表明本文提出的两种算法都具有很好的海杂波抑制能力。
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