海杂波背景下的PSO-RBF弱目标检测

来源：电子测量技术杂志2019年第7期北京时间：

作者：石嘉，夏德平

摘要：海杂波背景下的目标检测是海面雷达信号处理的重要组成部分。海杂波中弱目标的检测，传统方法是基于海杂波统计特性，但是统计特性并不能很好地反映海杂波的内在动力学特性，因此检测效果很不理想。本文根据海杂波的混沌特性，对其进行了相构空间重构，并将粒子群算法算法(PSO)应用到径向基函数(RBF)神经网络核函数参数的优化学习中，利用加拿大McMaster大学采用IPIX雷达在Dartmouth地区海域实测带有目标的海杂波数据对此方法进行验证。结果表明，在混沌海杂波背景下PSO-RBF小目标检测法具有良好的预测性，相比于一般的径向基神经网络，改进算法不仅收敛速度快，且误差精度高。

关键词：粒子群优化;径向基函数;目标检测;神经网络;海杂波