【摘 要】
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海杂波预测是雷达信号处理和目标检测的研究热点。在海杂波具有混沌特性和非线性非平稳特点的基础上，研究了基于归一化RBF神经网络和最小二乘支持向量机（LSSVM）两种方法对海杂波
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海杂波预测是雷达信号处理和目标检测的研究热点。在海杂波具有混沌特性和非线性非平稳特点的基础上，研究了基于归一化RBF神经网络和最小二乘支持向量机（LSSVM）两种方法对海杂波时间序列进行非线性预测。考虑到海杂波是来自于移动海面的回波，预测应该考虑空间信息，因此提出一种基于LSSVM-耦合映像格子（CML）的海杂波时空预测，这样预测更具有物理意义。以实测海杂波数据作为预测的初始数据和预测效果比对，采用均方差和最大绝对误差作为预测效果评价标准。实验结果表明，由于LSSVM-CMI，算法考虑了海杂坡的时空信息，
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