【摘 要】
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海面小目标检测是舰载雷达的重要使命,为了优化海杂波下的检测环境,并提高小目标检测的信杂比,引入背景估计思想,建立了基于径向基神经网络的海杂波背景感知模型。通过研究雷
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海面小目标检测是舰载雷达的重要使命,为了优化海杂波下的检测环境,并提高小目标检测的信杂比,引入背景估计思想,建立了基于径向基神经网络的海杂波背景感知模型。通过研究雷达实际测量数据,提出了简单有效的数据预处理方法,通过构造适合处理一维回波数据的神经网络模型,并采用正交最小二乘学习算法对模型结构进行自适应调整,减小了模型复杂度并提升了模型的性能,从而实现海杂波背景的良好感知。最后,基于实测数据对模型进行性能验证,针对杂波对消前后的数据计算信杂比,得到信杂比改善因子均值达到了2 dB。结果显示本方法优化了海杂波下的检测环境,并能够在一定程度上改善小目标检测的信杂比,表明了本方法的有效性。
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