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文檔簡介
1、在海洋各方面的研究之中，海雜波的研究得到了越來越多學(xué)者的關(guān)注，對其本身統(tǒng)計(jì)特性、時(shí)頻分布特性、分形特性等內(nèi)容都進(jìn)行了深入的分析，并且基于這些特性提出了多種海雜波目標(biāo)檢測的方法。
本文先是介紹1993年IPIX雷達(dá)實(shí)測數(shù)據(jù)的信息，為后面的實(shí)驗(yàn)打下基礎(chǔ)。然后從海雜波統(tǒng)計(jì)特性、時(shí)頻分布特性和分形特性入手，探討了海雜波的時(shí)間-空間相關(guān)性、幅度分布擬合、一維二維仿真、FRFT(Fractional Fourier Transform)域
2、和分形特性建模，得出了海雜波去相關(guān)時(shí)間、K分布擬合參數(shù)和FRFT域分形建模Hurst指數(shù)三個(gè)特征向量能夠較好的區(qū)分純海雜波和目標(biāo)回波。最后介紹極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine，ELM）的理論和算法以及比較傳統(tǒng)分類方法的優(yōu)勢，并使用ELM方法對海雜波數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)模式分類。通過對雷達(dá)實(shí)測海雜波數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)表明，本文使用的基于ELM的海雜波目標(biāo)檢測方法能夠有效區(qū)分主目標(biāo)回波和純海雜波，并且運(yùn)算時(shí)間大幅降低，能夠滿足實(shí)時(shí)
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