基于 GRNN 和时间窗方差滤波的海杂波抑制

• 作者: 任渊 刘溶 周希辰 毕井章
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 海杂波抑制 广义回归神经网络 时间窗 方差滤波 预测 对消
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理技术
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: TN973.3
• 字数: 2353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2014.07.013

摘要

为实现对海杂波的抑制,根据海杂波混沌动态特性,利用广义回归神经网络(GRNN)进行海杂波预测再对消,最后引入时间窗方差滤波。分析对 McMaster 大学 IPIX 雷达含目标实测数据的处理结果,原始数据信杂比小于等于0 dB,只采用 GRNN 预测对消后信杂比提高但仍有短时海杂波尖峰的影响,经过方差滤波后短时尖峰基本消失,最终信杂比提高到约11.67 dB。故所提方法对海杂波有很好的抑制效果,能够检测出湮没在海杂波中的小目标。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周希辰		3	12	3.0	3.0
2	任渊		3	5	1.0	2.0
3	毕井章		1	5	1.0	1.0
4	刘溶		1	5	1.0	1.0