深度信念网络在海杂波小目标检测中的应用

"海杂波背景下小目标检测的深度信念网络方法通过结合深度学习理论，提出了一种在无标签数据上进行非监督贪婪训练的深度信念网络（DBN）方法，用于海杂波环境中小目标的检测。这种方法首先对每一层进行初始化，然后使用有标签数据通过误差反向传播算法优化整个网络的参数，构建预测模型，最终利用该模型识别被海杂波掩盖的小目标。实验结果显示，与传统的选择性支持向量机集成和K均值-有效极限学习机方法相比，DBN方法在预测精度上有显著提升，具体表现为均方根误差降低。" 本文深入探讨了深度信念网络在复杂雷达应用场景中的应用，即在海杂波背景下检测微弱的小目标。海杂波是一种复杂的自然现象，对雷达信号造成干扰，使得目标检测变得困难。传统的检测方法可能难以处理这种混沌环境。为此，作者引入深度信念网络，这是一种深度学习架构，特别适合处理非线性和高维数据。 深度信念网络是深度学习的一种模型，由多层受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成。在本文的方法中，DBN首先在无监督模式下进行训练，这意味着无需预先标注的数据。通过逐层贪婪训练，每一层都能学到数据的潜在特征，从而为后续的有监督学习阶段提供良好的初始权重。接下来，使用有标签的数据对模型进行进一步的误差反向传播优化，这有助于网络调整其参数以最小化预测误差，从而更准确地识别目标。 实验部分，作者使用了加拿大McMaster大学收集的真实IPIX雷达数据，通过比较不同方法的均方根误差来评估性能。实验结果证明，所提出的深度信念网络方法在第54#海杂波数据上的均方根误差显著低于其他方法，表明其在小目标检测的精度上具有优势。这一改进对于海上监控和安全等领域具有重要意义，因为更高的检测精度可以提高目标识别的可靠性，减少误报和漏报的可能性。 关键词涉及深度信念网络、海杂波和小目标检测，强调了这些技术在雷达信号处理和海洋监测中的关键作用。通过这种方法，研究人员和工程师可以开发出更先进的系统，应对海杂波环境中的挑战，提升目标检测效率，对于海事安全和环境监测等领域具有深远的影响。