检测海面小目标的RLS线性预测方法

• 作者: 刘允峰 柳晓鸣 索继东 苏晓宏
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 海杂波 目标检测 递归最小二乘 线性预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 41-43,76
• 页数: 4页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 2325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2017.01.009

摘要

为了提高海杂波中的小目标检测能力,提出了基于递归最小二乘线性预测的海面小目标检测方法.首先,建立线性预测模型;其次,利用递归最小二乘法动态调整模型的参数;最后,计算绝对预测误差的均值,通过阈值比较得到检测目标结果.采用加拿大IPIX雷达数据的实验结果表明,该方法的检测性能优于线性预测的检测目标方法和神经网络集成的检测目标方法的检测性能;同极化方式下,HH极性的检测效果优于VV极性的检测效果.该方法实时更新了预测模型参数,同步跟踪海杂波的变化,克服预测模型固定不变的局限,提高了目标检测的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘允峰	渤海大学信息科学与技术学院	17	49	4.0	6.0
3	索继东	大连海事大学信息科学技术学院	49	221	9.0	13.0
4	苏晓宏	大连海事大学信息科学技术学院	7	8	1.0	2.0
5	柳晓鸣	大连海事大学信息科学技术学院	40	320	8.0	17.0