基于IA-SVM模型的混沌小信号检测方法

• 作者: 吴佳佳 孙江 行鸿彦
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 微弱信号检测 免疫算法 支持向量机 混沌特性
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 119-125
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文

摘要

针对传统微弱信号检测方法在混沌背景下的检测能力较弱,提出了一种基于IA-SVM模型的混沌小信号检测方法.该方法经求嵌入窗构建混沌相空间后,利用免疫算法寻优能力对支持向量机中影响预测精度的三个参数进行优化,从而建立混沌时间序列的预测模型.实验验证结果表明,预测信号的均方根误差为0.0001463(信噪比为-104.2473 dB),较传统微弱信号检测方法有着显著优势.

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	孙江	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	0	0.0	0.0
9	吴佳佳	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	0	0.0	0.0