公开(公告)号：CN103091668A

公开(公告)日：2013-05-08

申请号：CN201310010945.7

申请日：2013-01-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 马惠珠 ,  李成祥

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于混沌理论的海面小目标检测方法，分以下步骤：对原始海杂波数据进行幅度和相位校正、滤波并进行归一化处理；进行关联维数和最大Lyapunov指数混沌特征量的提取，对海杂波进行混沌特性验证；如果海杂波不具有混沌特性，则运用传统的统计检测方法；如果海杂波具有混沌特性，则用神经网络对混沌时间序列建模，用混沌背景信号产生模式对神经网络训练，对接收到的信号进行单步预测，得到预测值并计算预测误差，若预测误差大于门限值，则目标存在，反之说明无目标。本发明无需先验知识，对初始参数不敏感，不会陷入局部极小点。对于隐含层和输出层之间的权值的确定可采用递推最小二乘法，可以保证较快的收敛速度。

公开(公告)号：CN102540159A

公开(公告)日：2012-07-04

申请号：CN201110309450.5

申请日：2011-10-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 马惠珠 ,  李莹

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明的目的在于提供基于小波降噪的LS-SVM海面小目标检测的方法，选取一段原始海杂波数据，进行去噪，再对其进行混沌性判断，提取嵌入维数及时间延迟；另取一段原始海杂波数据，进行小波分解去噪，并作归一化处理；搜索支持向量机回归的最佳参数；以LS-SVM为工具，训练得到的数据；再取一组海杂波数据，对其做预处理，再应用得到的海杂波模型对数据进行预测，得到其相应的短期预测数据；将得到的短期预测数据与只经过预处理的数据值做差取绝对值，得到绝对误差，用粒子群优化过的LS-SVM进行分类，二元信息分类等价于门限判定，最终实现强海杂波背景下的小目标的检测。本发明大大降低了虚警概率，从而改善了检测性能。

公开(公告)号：CN102540159B

公开(公告)日：2013-07-03

申请号：CN201110309450.5

申请日：2011-10-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 马惠珠 ,  李莹

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明的目的在于提供基于小波降噪的LS-SVM海面小目标检测的方法，选取一段原始海杂波数据，进行去噪，再对其进行混沌性判断，提取嵌入维数及时间延迟；另取一段原始海杂波数据，进行小波分解去噪，并作归一化处理；搜索支持向量机回归的最佳参数；以LS-SVM为工具，训练得到的数据；再取一组海杂波数据，对其做预处理，再应用得到的海杂波模型对数据进行预测，得到其相应的短期预测数据；将得到的短期预测数据与只经过预处理的数据值做差取绝对值，得到绝对误差，用粒子群优化过的LS-SVM进行分类，二元信息分类等价于门限判定，最终实现强海杂波背景下的小目标的检测。本发明大大降低了虚警概率，从而改善了检测性能。