基于遗传小波神经网络的海杂波抑制方法研究

摘要

海杂波是指在雷达照射下海面的后向散射回波，是舰载雷达设备中最主要的杂波源。海杂波的存在对海面目标检测、定位跟踪性能都将造成干扰，因此分析探测区域内海杂波的特性，建立准确海杂波的模型，研究海杂波抑制算法是热点问题之一。
　　本文主要研究海杂波的特性，不同分布模型的仿真实现，基于遗传小波神经网络(GA-WNN)的预测对消方法等。完成的主要工作：
　　(1)研究了海杂波的基本特性，分析了海杂波产生的机理以及不同海情对其特性的影响。在此基础上研究了海杂波的幅度特性和频谱特性，优化了海杂波统计模型。
　　(2)研究了海杂波仿真的方法：非线性变换法ZMNL法和球不变随机过程法SIPR法，重点讨论了线性滤波器设计问题，实现了Rayleigh、Lognormal、Weibull和k等分布形式的海杂波仿真序列。
　　(3)利用相空间重构理论建立海杂波动力学模型，提出了一种基于遗传小波神经网络(GA-WNN)的混沌时间序列预测方法。此方法将遗传算法引入到小波神经网络中，利用GA优化WNN的网络参数，利用相空间重构理论和海杂波实测数据，应用互信息法和Cao法计算延迟时间和嵌入维数。仿真结果表明：根据海杂波已知数据可以较好预测短期内的海杂波变化，实现海杂波状态参数的预测和对消，获得较好的抑制效果。
　　(4)完成了本文软件的可视化工作。采用MATLAB的GUI功能，编程实现了论文软件的主界面以及功能模块的子界面，使软件的应用操作简易、直观。

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第1章 绪论

1. 1 课题研究背景及意义

1. 2国内外的研究情况

1. 3主要研究内容与论文结构

第2章 算法基础

2. 1 小波变换与神经网络

2. 2 小波神经网络

2. 3 遗传算法

2. 4 本章小结

第3章 海杂波的统计特性与仿真

3. 1 海杂波的性质

3. 2海杂波的统计特性

3. 3 海杂波仿真的基本问题

3.4 ZMNL法的海杂波仿真

3.5 SIRP法K分布海杂波的仿真

3. 6 本章小结

第4章 小波神经网络的海杂波抑制算法

4. 1 小波阈值抑制算法

4. 2海杂波的混沌特性

4. 3 相空间重构

4. 4小波神经网络抑制算法

4. 5小波神经网络抑制算法应用于雷达实测海杂波

4. 6本章小结

第5章 遗传优化小波神经网络的抑制算法

5. 1遗传算法的改进

5. 2遗传算法优化神经网络

5. 3 基于遗传小波神经网络优化方法

5. 4 实验仿真与结果分析

5. 5 本章小结

第6章 软件可视化界面的设计

6. 1 可视化界面的设计思想

6. 2 软件可视化主界面的设计与实现

6. 3 海杂波建模界面的实现

6. 4 海杂波仿真界面的实现

6. 5 海杂波抑制界面的实现

6. 6 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士期间发表的学术论文

致谢