LVQ神经网络用于海上小目标检测

摘要：

舰载(或岸基)雷达对海面小目标检测是一个重要而困难的课题.最大幅度极点检测(ARLPM)是目前实用性较强的一种方法,特别是在短时检测方面有着不错的效果.本文在AR-LPM的基础上提取了最大幅度极点的两个目标特征--频率和谱宽,然后采用学习矢量量化(LVQ)神经网络进行目标检测.该方法有强大的非线性运算和相似特征聚类功能,不仅简单易行,还具备一定的自适应性.最后本文利用真实海杂波数据对该方法作了实验,通过比较表明,LVQ神经网络检测优于原方法.

关键词：海杂波、AR模型、最大幅度极点检测、学习矢量量化神经网络

分类号：TN911.7

在线出版日期：2007-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-32