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摘要:
基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出一种改进的提取混沌背景中微弱信号的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法.通过将信号以db3小波逐层分解,进行LS-SVM预测,再进行重构,同时通过增加对偶约束项、改进核甬数的方法,建立改进的混沌序列的一步预测模型,从预测误差中检测潭没在混沌背景中的微弱目标信号(包括周期和瞬态信号).最后以Lorenz系统和真实海杂波数据作为混沌背景噪声进行了仿真实验,实验表明此方法能够有效地检测出混沌背景噪声中的微弱信号、抑制噪声对混沌背景信号的影响,与传统RBF神经网络和LS-SVM预测方法相比,预测精度和检测门限方面的性能有显著的提高.
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文献信息
篇名 基于对偶约束最小二乘支持向量机的混沌海杂波背景中的微弱信号检测
来源期刊 物理学报 学科 物理学
关键词 混沌 最小二乘支持向量机 海杂波 微弱信号检测
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 总论
研究方向 页码范围 140-146
页数 7页 分类号 O4
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 行鸿彦 南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室 137 1324 19.0 31.0
5 金天力 南京信息工程大学电子与信息工程学院 2 52 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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混沌
最小二乘支持向量机
海杂波
微弱信号检测
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
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1933
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