[发明专利]基于IA-SVM模型的微弱信号检测方法

摘要

本发明公开了一种基于IA‑SVM模型的微弱信号检测方法，该方法首先采用C‑C法进行相空间重构，确定嵌入维和延迟时间，实现混沌信号的预处理，然后建立免疫算法(IA)优化的基于支持向量机(SVM)的单步预测模型，在Lorenz混沌背景和IPIX实测雷达海杂波背景下进行预测模型的训练和预测，从预测误差的频谱分析中检测淹没在混沌系统中的微弱信号，最后判断是否存在微弱目标信号，具有检测精度高，泛化性强的特点。

主权项

1.一种基于IA‑SVM模型的微弱信号检测方法；其特征在于包括如下步骤：(1)，采用C‑C法对待测海杂波信号x(n)进行相空间重构，确定相空间的关键参数嵌入维数和延迟时间；(2)，利用支持向量机能够较好处理复杂非线性问题以及较优的分类回归能力，建立基于支持向量机的海杂波单步预测模型；(3)，利用免疫算法对影响支持向量机预测能力的惩罚系数、核函数和不敏感损失参数进行优化，使得模型的预测效果达到最佳；(4)，将利用免疫算法求得的最优参数C、σ、ε，代入到支持向量机的单步预测模型中进行预测，得到最终的预测结果；(5)，计算预测误差，并对误差进行时域频域分析，从预测误差中检测淹没在混沌海杂波中的微弱信号。