固有模态奇异值熵在微弱目标检测中的应用

"这篇文章主要探讨了一种用于检测海杂波中微弱目标的新型算法，即基于固有模态奇异值熵的检测方法。作者通过固有模态函数构建海杂波的特征矩阵，解决了使用延时嵌入法确定特征矩阵参数的难题，并通过奇异值分解来提取海杂波的固有模态奇异值。研究发现，当存在目标时，海杂波的后6个固有模态奇异值会显著增大，这一现象可以通过固有模态奇异值熵来描述。因此，文章提出利用固有模态奇异值熵作为检测微弱目标的依据。通过与基于盒维数和多脉冲单元平均恒虚警检测算法的比较，仿真结果显示所提算法在检测性能上具有优势。" 本文是关于雷达信号处理领域的研究，具体涉及微弱目标检测技术。在海杂波背景下，检测微弱目标是一项极具挑战性的任务，因为海杂波本身的复杂性使得目标信号容易被掩盖。作者首先介绍了固有模态函数（IMF）的概念，这是一种能够有效提取非线性和非稳态信号特征的工具。在海杂波分析中，使用固有模态函数可以更准确地捕捉到信号的变化特性，从而构建出能反映海杂波本质特性的特征矩阵。 针对延时嵌入法在确定特征矩阵参数时存在的问题，即嵌入维数和延迟时间的选择，作者提出使用固有模态函数来构造特征矩阵，这为后续的奇异值分解奠定了基础。奇异值分解（SVD）是一种强大的矩阵分解方法，它能揭示矩阵的主要成分和结构。在海杂波的奇异值分析中，发现目标的存在会导致特定奇异值的增大，特别是后6个固有模态奇异值。这个发现表明，奇异值的变化可以作为目标存在的指示器。 为了量化这种变化，作者引入了固有模态奇异值熵的概念。熵通常用来衡量系统的不确定性或信息含量，固有模态奇异值熵则能描述目标对海杂波固有模态奇异值变化的影响程度。基于这一熵概念，文章提出了新的微弱目标检测算法。通过对比实验，该算法在检测性能上优于传统的基于盒维数和多脉冲单元平均恒虚警检测方法，显示了其在复杂背景下的优越性。 本文提出的基于固有模态奇异值熵的微弱目标检测算法，通过利用固有模态函数和奇异值分解技术，有效地解决了海杂波中目标检测的难题，为雷达信号处理领域提供了一种新的思路和方法。该方法的优越性能对于实际的海洋监测和目标探测具有重要的理论和应用价值。