高頻地波雷達(dá)（high frequency surface wave radar, HFSWR）對(duì)于海事監(jiān)測(cè)具有重要的軍用及民用意義,然而在HFSWR回波信號(hào)中,待檢測(cè)的目標(biāo)常常淹沒在海雜波和各種背景噪聲中.因此,如何有效抑制雜波并實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的自適應(yīng)檢測(cè)是HFSWR實(shí)現(xiàn)海事檢測(cè)的關(guān)鍵和難點(diǎn).該文提出了一種結(jié)合誤差自校正極限學(xué)習(xí)機(jī)（error self-adjustment extreme learning machine, ES-ELM）和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換（fractional Fourier transform,FRFT）的多目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)算法.算法根據(jù)相空間重構(gòu)理論獲得ELM的最佳狀態(tài)空間,利用ES-ELM建立海雜波預(yù)測(cè)模型并對(duì)海雜波進(jìn)行有效抑制;再在分?jǐn)?shù)域根據(jù)目標(biāo)信號(hào)的峰值集聚特征,利用Haar-like算子提取目標(biāo)點(diǎn)的形態(tài)特征,并通過ES-ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)辨識(shí).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該文提出的算法具有良好的海雜波抑制能力,并可以實(shí)現(xiàn)海雜波背景下多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自適應(yīng)高精度檢測(cè). 

【文章來源】：電波科學(xué)學(xué)報(bào). 2020年02期 北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

多目標(biāo)檢測(cè)算法流程圖

Haar-like 特征

81km處距離元本文算法檢測(cè)結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2926659