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海杂波是指被雷达发射脉冲照射的局部海面的后向散射回波。由于复杂的海杂波信号取决于海平面上复杂的波浪运动,因此从非线性动力学角度来研究海杂波是合理的,尤其是用混沌理论替代简单的基于随机过程的观点。过去十年中加拿大McMaster大学的Simen Haykin博士带领的小组采用混沌理论,以非整数不规则碎片维数和正的李亚彭诺夫(Lyapunov)指数为特征的混沌吸引假设为基础,进行了海杂波数据分析,他们得出了海杂波信号具有混沌特征的结论。也就是说,复杂的海杂波波形是由几个模式(即自由度数)的非线性确知相互作用所产生的。但是以数字估计的非整数不规则碎片维数和正的李亚彭诺夫(Lyapunov)指数可能无法充分表示混沌特性。最近Cowper、Mulgrew、Noga和Davies都分别对雷达的海杂波混沌特性提出了置疑。在本文中,我们采用由Gao和Zheng提出的针对确知混沌的直接动态试验法来证明持续两分钟的海杂波数据不具有混沌特性,该试验法是低维混沌较精确的标准方法之一。同时我们也对这组海杂波数据进行多不规则碎片分析,可以看出原始海杂波的振幅信号近似于多不规则碎片模型,而由采集用以衡量海平面上连续波浪能量的振幅信号连续本地最大值所形成的包络信号,则完全满足多不规则碎片模型。产生这种差异的一个可能解释是,当时间标尺短得足以能够表示对应于海面上起伏的单个波浪运动的详细信号时,多不规则碎片的度量标尺就会被破坏。这些情况决定了振幅信号近似于对数正态分布,而包络信号,即海平面连续波浪的能量,则完全满足对数正态分布。以前已观察到振幅信号呈近似对数正态分布,而使用相乘多不规则碎片理论,就可以得到如原稿中讨论的那样,从理论上证明海杂波呈对数正态分布。海杂波具有多不规则碎片特征的结论对海平面上点目标的检测可能具有积极的意义。 相似文献
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高频地波雷达是海上动目标检测的重要手段,其中海杂波是影响海面目标检测性能的主要因素。为了提高海杂波的预测精度进而有效抑制海杂波,本文提出了一种基于改进蚁狮算法(Ant Lion Optimizer,ALO)优化RBF神经网络的海杂波预测模型(MGPALO-RBF,Multiple elites dynamic guidance Ant Lion Optimizer based on Gaussian difference variation-based learning with Perturbation factor-radial basis function)。由于标准蚁狮算法具有易陷入局部最优且收敛速度慢的缺点,本文在蚂蚁进行随机行走的过程中加入扰动因子以增加种群的活跃性和多样性,并提出多个精英动态引导机制,强化算法前期的探索能力和后期的开发能力,同时对种群中较差蚁狮进行高斯差分变异以提高算法的收敛速度。仿真结果表明:改进的蚁狮算法在对比算法中具有更高的收敛精度和收敛速度,MGPALO-RBF模型具有更好的海杂波预测性能。 相似文献
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《宇航学报》2017,(1)
针对现有月球地形自动识别算法的识别率和精确度较低的问题,提出一种结合CCD图像和DEM数据信息,自动识别月球地形的动态分块迭代算法,实现了识别率和识别精度的双重提高。新算法提取CCD和DEM数据中月表地形的不同特征来构建图像子块的特征向量,再对特征向量聚类区分月球地形。算法根据输入图像的精度决定初始子块尺寸,提取子块的特征向量后聚类区分月海、月陆。每轮输出分类可信度高的子块结果后,会对分类结果可信度较低的子块进行细分,对细分后的子块重新提取特征向量并再次聚类分类,直到迭代算法终止。新算法已在三个典型的月面区域:虹湾(SI)、H010和危海(Crisium)区域进行了测试,试验结果与现有的地形分块识别算法相比,新算法的识别率和相关kappa系数均优于已知的自动识别算法结果。 相似文献
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针对预警雷达对海监视面临海杂波分布非均匀与杂波样本受目标污染,导致自适应杂波抑制处理性能恶化和目标能量损失的问题,提出了一种基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法。该方法将目标的导向约束与广义内积样本挑选方法结合,先利用海杂波在空时二维平面上的稀疏分布特性,根据海杂波与目标空时二维分布差异剔除被目标污染的样本,再利用广义内积准则衡量海杂波分布的非均匀程度,并获取均匀样本,以提高杂波协方差矩阵的估计精度。仿真结果表明:所提方法能在提高杂波抑制性能的同时,减小目标信号能量损失。该方法可广泛应用于海面预警监视雷达系统。 相似文献