海杂波中基于混沌预测的目标检测方法改进

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【摘要】

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基于记忆库非线性预测的NP-CFAR方法是目前混沌海杂波背景中目标检测的一种典型而先进的方法.考虑到海杂波功率与特征的时变不稳定性,本文提出运用旋转超盒分类取代这一方法

【作者】

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马晓岩黄晓斌张贤达

【机构】

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清华大学自动化系,空军雷达学院信息工程系,清华大学自动化系

【出处】

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电子学报

【发表日期】

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2003年6期

【关键词】

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混沌旋转超盒分类盒维数检测 Chaos theory Feature extraction Radar clutter Simulation

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基于记忆库非线性预测的NP-CFAR方法是目前混沌海杂波背景中目标检测的一种典型而先进的方法.考虑到海杂波功率与特征的时变不稳定性,本文提出运用旋转超盒分类取代这一方法中的NP-CFAR进行目标检测,并探讨了运用盒维数特征提取进行预处理以节省运算开销的问题.仿真实验验证了本文所提改进方法的有效性.

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