ELM海杂波目标检测研究
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【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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