ELM海杂波目标检测研究

发布时间：2017-05-20 04:10

  本文关键词：ELM海杂波目标检测研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在海洋各方面的研究之中,海杂波的研究得到了越来越多学者的关注,对其本身统计特性、时频分布特性、分形特性等内容都进行了深入的分析,并且基于这些特性提出了多种海杂波目标检测的方法。本文先是介绍1993年IPIX雷达实测数据的信息,为后面的实验打下基础。然后从海杂波统计特性、时频分布特性和分形特性入手,探讨了海杂波的时间-空间相关性、幅度分布拟合、一维二维仿真、FRFT (Fractional Fourier Transform)域和分形特性建模,得出了海杂波去相关时间、K分布拟合参数和FRFT域分形建模Hurst指数三个特征向量能够较好的区分纯海杂波和目标回波。最后介绍极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的理论和算法以及比较传统分类方法的优势,并使用ELM方法对海杂波数据实现模式分类。通过对雷达实测海杂波数据进行实验表明,本文使用的基于ELM的海杂波目标检测方法能够有效区分主目标回波和纯海杂波,并且运算时间大幅降低,能够满足实时性处理海杂波数据的要求。本文使用海杂波去相关时间、K分布拟合参数和FRFT域分形建模Hurst指数作为特征向量,利用极限学习机进行分类处理,对于海杂波目标检测具有一定的理论和实用价值。
【关键词】：海杂波目标检测 IPIX雷达数据 特征向量 极限学习机
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 本课题的研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 海杂波幅度特性研究现状10-11
• 1.2.2 海杂波相关特性研究现状11-12
• 1.2.3 海杂波基于时频分析的研究现状12
• 1.2.4 海杂波基于分形理论的研究12-13
• 1.3 本文主要内容及结构安排13-14
• 2 IPIX雷达数据14-18
• 2.1 引言14
• 2.2 IPIX雷达数据介绍14-17
• 2.2.1 IPIX雷达参数介绍14-15
• 2.2.2 数据格式介绍15-16
• 2.2.3 环境因素介绍16-17
• 2.3 本章小结17-18
• 3 海杂波相关特性研究18-26
• 3.1 引言18
• 3.2 海杂波概述18-19
• 3.3 海杂波时间相关性19-23
• 3.3.1 实测海杂波时间相关性19-22
• 3.3.2 海杂波功率谱估计22-23
• 3.4 海杂波空间相关性23-25
• 3.4.1 实测海杂波空间相关性23-24
• 3.4.2 海杂波空间相关性模型24-25
• 3.5 本章小结25-26
• 4 海杂波幅度特性及仿真26-45
• 4.1 引言26
• 4.2 海杂波幅度特性26-35
• 4.2.1 常见的海杂波幅度统计模型26-31
• 4.2.2 实测海杂波统计分布31-35
• 4.3 海杂波仿真算法35-43
• 4.3.1 两种仿真算法35-38
• 4.3.2 ZMNL法对数正态分布仿真38-39
• 4.3.3 SIRP法相干K分布仿真39-43
• 4.4 本章小结43-45
• 5 海杂波FRFT域的分形特性45-55
• 5.1 引言45
• 5.2 海杂波时频分布特性45-48
• 5.2.1 分数阶Fourier变换的广义时频分析45-46
• 5.2.2 FRFT域海杂波研究46-48
• 5.3 海杂波分形特性48-51
• 5.3.1 海杂波分形模型研究48-49
• 5.3.2 海杂波分形特征研究49-51
• 5.4 海杂波FRFT域的分形特性51-53
• 5.4.1 FRFT域转换51-52
• 5.4.2 分形特性研究52-53
• 5.5 本章小结53-55
• 6 基于ELM的海杂波目标检测55-61
• 6.1 引言55
• 6.2 ELM基本理论55-58
• 6.2.1 单隐层前馈神经网络55-57
• 6.2.2 ELM算法57-58
• 6.3 实验与结果分析58-60
• 6.4 本章小结60-61
• 7 总结与展望61-63
• 7.1 总结61
• 7.2 展望61-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-68
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果68

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