本文關鍵詞： 支持向量機 遺傳算法 海雜波 相空間重構　出處：《物理學報》2014年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于復雜非線性系統(tǒng)的相空間重構理論,提出了一種基于遺傳算法的支持向量機預測方法.利用改進的自相關法和飽和關聯(lián)維數(shù)法確定混沌信號的時間延遲和嵌入維,從而實現(xiàn)相空間重構.通過遺傳算法優(yōu)化支持向量機中的懲罰系數(shù)和核函數(shù)參數(shù),并結合支持向量機建立混沌序列的單步預測模型,從預測誤差中檢測出淹沒在混沌背景中的微弱信號(包括瞬態(tài)信號和周期信號).以Lorenz系統(tǒng)和加拿大McMaster大學利用IPIX雷達實測得到的海雜波數(shù)據(jù)作為混沌背景噪聲進行仿真實驗,結果表明該方法能夠有效地從混沌背景噪聲中檢測出微弱目標信號,所得的均方根誤差為0.00049521(信噪比為-89.7704 dB),這比傳統(tǒng)支持向量機方法的均方根誤差(0.049,信噪比為-54.60 dB)降低了兩個數(shù)量級.
[Abstract]:The theory of phase space reconstruction of complex nonlinear systems based on a support vector machine prediction method based on genetic algorithm. To determine the chaotic signal time delay and embedding dimension by auto correlation method is improved and the saturated correlation dimension method, so as to realize the phase space reconstruction. Through the genetic algorithm to optimize the support penalty coefficient and kernel parameter vector in the machine, and combined with the single step to support the establishment of chaotic sequence vector machine prediction model, detect the weak signal submerged in chaos in the background from the predictive error (including transient signal and periodic signal). In the Lorenz system and McMaster University in Canada by IPIX radar measured sea clutter data as chaotic background noise simulation the results show that this method can effectively detect from chaotic background noise in a weak target signal, the RMS error is 0.00049521 (signal-to-noise ratio -89.7704 dB), root mean square error than the traditional support vector machine method (0.049, SNR = -54.60 dB) decreased by two orders of magnitude.

【作者單位】： 南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心 江蘇省氣象探測與信息處理重點實驗室 電子與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(批準號:61072133) 江蘇省產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)新計劃(批準號:BY2013007-02,BY2011112) 江蘇省高等學�？蒲谐晒a(chǎn)業(yè)化推進計劃(批準號:JHB2011-15) 江蘇省“六大人才高峰”計劃資助的課題~~
【分類號】：TN911.23;O415.5

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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3 侯澍e，

本文編號：1537875