基于广义窗函数和最小二乘支持向量机的混沌背景下微弱信号检测
为了从混沌背景中检测微弱信号,研究分析了复杂非线性系统的相空间重构理论,提出了一种基于广义窗函数的最小二乘支持向量机的预测法.该方法以广义嵌入窗为基础,利用自关联函数法确定Lorenz系统的嵌入维数和时问延迟,实现相空间重构,结合最小二乘支持向量机建立Lorenz系统的误差预测模型,检测微弱目标信号(瞬态和周期信号).仿真实验表明,该方法的预测模型具有较小的误差,能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号,减小噪声对目标信号的影响.与传统方法相比,在降低检测门限的同时,能够有效地提高预测的精度,在混沌噪声下信噪比为-87-41dB的情况下,相对于传统支持向量机方法所得的均方根误差0.049(-54.60dB时)降低近两个数量级至0.000036123(-87.41dB时).
嵌入维、广义时间窗、相空间重构、最小二乘支持向量机
61
O415.5(理论物理学)
国家自然科学基金61072133;江苏省“传感网与现代气象装备”优势学科平台资助的课题
2012-07-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
59-68