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為了在復(fù)雜混沌噪聲背景中快速準(zhǔn)確提取有用信號，提出基于復(fù)雜非線性系統(tǒng)相空間重構(gòu)理論，采用改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機（ELM）預(yù)測單步誤差檢測微弱信號的方法。采用改進(jìn)K均值聚類算法選擇最優(yōu)族作訓(xùn)練集，改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機選擇權(quán)值和偏置的方法進(jìn)一步提高檢測的精度和速度，采用Lorenz系統(tǒng)建立了混沌噪聲序列的一步預(yù)測模型，從預(yù)測誤差中檢測湮沒在混沌噪聲中的微弱目標(biāo)信號（包括周期信號和瞬態(tài)信號），然后使用加拿大Mc Master大學(xué)IPIX雷達(dá)數(shù)據(jù)，在海雜波噪聲中提取漂浮物信號作為實驗研究。結(jié)果表明該方法能夠有效檢測混沌背景噪聲中極微弱信號，同時抑制噪聲對混沌背景信號的影響，與徑向基函數(shù)（ RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)算法相比，預(yù)測精度提升了25%，檢測門限提高了-5 dB，同時訓(xùn)練用時減少77.ls，在實際應(yīng)用中具有更明顯優(yōu)勢。
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