基于多参数组合优化的微弱信号检测方法

• 作者: 徐伟 行鸿彦 郑红利
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 微弱信号检测 混沌 参数组合优化 支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 20-26
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文

摘要

针对传统检测方法对混沌背景下微弱信号检测能力不足的问题，提出了基于多参数组合优化的微弱信号检测方法。该方法利用相空间重构和支持向量机(SVM)模型参数间的相互依赖、相互制约的关系，将相空间重构和 SVM 模型参数作为遗传算法(GA)的个体，以混沌时间序列预测均方根误差的倒数作为适应度函数，采用实数编码，通过循环迭代获得最优参数值进行建模、训练和预测，从一步预测误差中将混沌背景中微弱信号(包括瞬态信号和周期信号)检测出来。分别以 Lorenz 系统和实测的 IPIX 雷达数据作为混沌背景噪声进行实验研究，仿真验证表明，所提方法能够有效地将混沌背景噪声中瞬态信号和周期信号检测出来，与传统的参数求取方法相比，预测精度和检测性能均得到显著提高。

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预报预警与评估协同创新中心	137	1324	19.0	31.0
5	郑红利	南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心	2	12	2.0	2.0
9	徐伟	南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心	40	347	11.0	17.0