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舰载（或岸基）雷达对海面小目标检测是一个重要而困难的课题。最大幅度极点检测（ARLPM）是目前实用性较强的一种方法，特别是在短时检测方面有着不错的效果。本文在ARLPM的基础上提取了最大幅度极点的两个目标特征——频率和谱宽，然后采用学习矢量量化（LVQ）神经网络进行目标检测。该方法有强大的非线性运算和相似特征聚类功能，不仅简单易行，还具备一定的自适应性。最后本文利用真实海杂波数据对该方法作了实验，通过比较表明，LVQ神经网络检测优于原方法。