海杂波背景下雷达目标检测的深度学习方法

“人工智能-目标检测-海杂波背景下的目标检测方法研究” 本文主要探讨了在人工智能领域中，针对海杂波背景下的目标检测技术。海杂波中的目标检测是雷达信号处理的关键难题，尤其考虑到海杂波的非平稳性质，它会引发大量海尖峰现象，对小目标的检测造成严重干扰。这一问题在军事和民用领域都有着广泛且重要的应用，如海洋监控、搜救等。 研究方向主要包括基于神经网络的预测器和分类器目标检测方法，以及对海杂波统计特性和非线性、混沌性质的研究。论文从两方面展开讨论： 首先，论文深入研究了海杂波的统计特性，详细介绍了经典的杂波分布模型和检测理论，如高斯分布、威纳分布等，并探讨了几种广义复合分布杂波模型。在此基础上，论文推导并仿真了非高斯背景下的最优和次最优检测器，如马尔可夫决策过程（MDP）和最大后验概率（MAP）检测器，分析了它们在实际应用中的性能。 其次，针对低擦地角情况，论文引入了时频分析方法，特别是Hilbert-Huang变换（HHT）。HHT是一种适应非线性、非平稳信号分析的工具，能有效提取信号的时间频率信息。论文将HHT与单分类支持向量机（SVM）相结合，提出了一种基于Hilbert谱特征的目标检测策略。通过HHT提取的特征，可以区分海杂波与目标信号，进一步利用SVM进行分类决策。实验结果表明，这种方法在实际数据上表现出良好的检测效果。 关键词：海杂波，目标检测，Hilbert-Huang变换，单分类支持向量机 这篇研究不仅对雷达信号处理领域的理论研究有所贡献，也为实际应用提供了新的解决方案。通过深入理解海杂波的特性，开发出更适应复杂环境的目标检测算法，对于提升海洋监测系统的效能和准确性具有重要意义。未来的研究可能涉及更多先进的机器学习和深度学习技术，以进一步提高在复杂海杂波环境中的目标检测性能。