一种优化的微弱信号检测方法

• 作者: 刘刚 张金玉 行鸿彦
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌海杂波 互补集成经验模态分解 人工蜂群算法 核极限学习机
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 23-30
• 页数: 8页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 5661字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2019.06.005

摘要

针对混沌海杂波背景下的微弱信号检测问题,结合互补集成经验模态分解理论,提出了一种优化的核极限学习机微弱信号检测方法.采用互补集成经验模态分解法将混沌信号分解为一系列固有模态函数,通过核极限学习机对经相空间重构后的各模态函数分别建立预测模型,利用人工蜂群算法对核极限学习机的正则化系数和核参数进行优化,重构预测信号,从预测误差中检测出混沌海杂波背景中的微弱信号(瞬态信号与周期信号).分别以Lorenz系统和IPIX雷达海杂波数据为例进行了仿真,并研究了不同强度的噪声对微弱信号检测的影响.结果 表明:该方法可以有效地从混沌背景中检测出微弱目标信号,当系统不存在噪声时,Lorenz系统得到的均方根误差0.00000012(-118.959 1 dB)比传统极限学习机方法的均方根误差0.001 345 08(-80.154 7 dB)降低了4个数量级;若SNR≥0 dB,噪声对微弱目标信号检测的影响可以忽略;但当SNR＜-7 dB,则无法检测出微弱信号.

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	刘刚	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	56	196	7.0	11.0
9	张金玉	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	6	15	2.0	3.0