基于蜂群算法优化向量机的微弱信号检测方法

作     者：陈伟 吕文华 行鸿彦 CHEN Wei;Lü Wenhua;XING Hongyan

作者机构：南京信息工程大学江苏省气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室江苏南京210044 中国气象局气象探测中心北京100081 

出 版 物：《探测与控制学报》 (Journal of Detection & Control)

年 卷 期：2018年第40卷第1期

页      面：5-10页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：国家自然科学基金项目资助(61671248) 江苏省高校自然科学研究重大项目资助(15KJA460008) 江苏省"六大人才高峰"计划 江苏省"信息与通信工程"优势学科项目资助 

主　　题：蜂群算法 支持向量机 海杂波 微弱信号检测 

摘      要：针对传统检测方法对混沌背景下微弱信号检测能力的不足,提出了基于蜂群算法优化支持向量机的微弱信号检测方法。该方法通过混沌信号的时间延迟和嵌入维实现相空间重构,利用蜂群算法对支持向量机的惩罚系数和核函数参数进行优化,结合支持向量机建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测淹没在混沌背景中的微弱信号(包括瞬态信号和周期信号)。以Lorenz系统和雷达实测得到的海杂波数据作为混沌背景噪声进行验证研究,仿真实验结果表明,所提方法能有效地抑制噪声对混沌背景信号的影响并检测出混沌背景噪声中的微弱信号。与传统方法相比,预测精度和检测门限方面的性能都有显著的提高。