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      極限學(xué)習(xí)機(jī)的混沌海雜波背景中微弱信號(hào)檢測(cè)

      2018-01-16 | rar | 0.73 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　為了在復(fù)雜混沌噪聲背景中快速準(zhǔn)確提取有用信號(hào)，提出基于復(fù)雜非線性系統(tǒng)相空間重構(gòu)理論，采用改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）預(yù)測(cè)單步誤差檢測(cè)微弱信號(hào)的方法。采用改進(jìn)K均值聚類算法選擇最優(yōu)族作訓(xùn)練集，改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)選擇權(quán)值和偏置的方法進(jìn)一步提高檢測(cè)的精度和速度，采用Lorenz系統(tǒng)建立了混沌噪聲序列的一步預(yù)測(cè)模型，從預(yù)測(cè)誤差中檢測(cè)湮沒(méi)在混沌噪聲中的微弱目標(biāo)信號(hào)（包括周期信號(hào)和瞬態(tài)信號(hào)），然后使用加拿大Mc Master大學(xué)IPIX雷達(dá)數(shù)據(jù)，在海雜波噪聲中提取漂浮物信號(hào)作為實(shí)驗(yàn)研究。結(jié)果表明該方法能夠有效檢測(cè)混沌背景噪聲中極微弱信號(hào)，同時(shí)抑制噪聲對(duì)混沌背景信號(hào)的影響，與徑向基函數(shù)（ RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)算法相比，預(yù)測(cè)精度提升了25%，檢測(cè)門限提高了-5 dB，同時(shí)訓(xùn)練用時(shí)減少77.ls，在實(shí)際應(yīng)用中具有更明顯優(yōu)勢(shì)。

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