基于优化ESMD-ICA的海面微弱目标检测

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针对强海杂波背景下的海面微弱目标检测问题,提出基于优化ESMD-ICA的检测算法。利用小波模极大值去噪算法对信号预去噪,再采用优化ESMD-ICA去噪算法,最后用优化灰狼算法(GWO)改进的ELM模型对重构的去噪信号做预测。利用IPIX雷达实测数据验证新算法,实验证明:新算法在抑制海杂波前提下,未破坏信号的混沌性质,新预测模型的检测性能远胜于传统预测模型(BP神经网络)。新算法在去噪效果、模型训练与检测时间以及检测器稳定性等方面均表现良好,有利于算法广泛应用于实际工程。
其他文献
针对一类参数未知的非线性离散系统,提出一种基于改进型BP神经网络的多模型控制方法。首先将非线性系统表示为线性部分和非线性部分。当非线性部分对系统影响较小时,则直接采用基于固定模型和自适应模型而设计的鲁棒控制器对系统进行控制;而当非线性部分对系统影响较大时,则采用基于改进的BP神经网络的自适应控制。其次,利用切换准则对控制输入进行平滑切换并给出了稳定性证明。最后,仿真结果表明所提方法能提高系统控制品质、减少控制信号的振荡。
随着喇嘛甸油田的进一步开发,二类油层已经成为重要的挖潜对象。在二类油层的水驱、聚驱开发过程中,存在对储层的孔渗结构认识不足、注水无效循环、注聚见效不明显等问题,因此有必要对喇嘛甸二类油层开展微观剩余油室内实验研究。通过恒速压汞和扫描电镜研究了喇嘛甸油田二类油层的微观孔隙结构特征;并采用冷冻磨片荧光分析技术对天然岩心薄片进行现阶段、水驱后、聚驱后的微观剩余油的分布特征研究。结果表明:二类A油层水驱和聚合物驱之后膜状剩余油含量最高,喉道类型剩余油含量最低;二类B油层水驱后,簇状剩余油含量最高,喉道类型剩余油含