海杂波背景下雷达弱小目标检测算法研究

"本文主要探讨了在海杂波背景下的人工智能目标检测技术，特别是针对弱小目标的检测算法。文章详细介绍了两种不同的检测方法，旨在提高在复杂海洋环境中的目标识别能力。 首先，文章深入研究了一种基于海杂波混沌特性的目标检测算法。利用径向基函数(RBF)神经网络来重构海杂波的混沌动力系统，通过预测雷达回波的误差来判断是否存在海面弱小目标。这种方法的优势在于，RBF神经网络能够有效预测海杂波行为，并以此提高目标检测的准确性。通过仿真验证，该算法在抑制海杂波干扰的同时，能够实现对海面弱小目标的精确检测，表现出良好的检测性能。 其次，文中提出了一种结合熵加权和Hough变换的海面弱小目标检测策略。熵加权算法用于对雷达回波信号进行非相干积累，有助于削弱海杂波的影响，而Hough变换则沿着可能的目标轨迹积累能量。这种结合方式能够增强弱小目标的信号特征，进一步提升了在海杂波背景下的检测能力。实验结果显示，这种基于熵加权和Hough变换的检测方法具有较高的适应性和有效性，能够在海杂波中成功检测出弱小目标。 关键词：海杂波、目标检测、混沌、Hough变换 该研究对于提高雷达系统在海杂波环境下的目标探测能力和抗干扰性能具有重要意义，尤其对于军事和民用领域的应用具有广泛价值。未来的研究可能将集中在进一步优化这些算法，以适应更复杂的海洋环境和应对更多种类的弱小目标。" 这篇论文详细阐述了在海杂波背景下，利用人工智能技术解决雷达系统中弱小目标检测的挑战。通过混沌特性分析和神经网络模型，以及结合熵加权和传统图像处理技术，为提高目标检测的准确性和鲁棒性提供了新的思路。这些研究成果不仅对于理论研究有重要贡献，而且对于实际的雷达系统设计和改进具有实践指导意义。