基于粒子群支持向量机的海杂波序列回归预测

摘要

在雷达数据处理中,为更好地抑制海杂波,预测海杂波是必要的;海杂波具有混沌特性,而支持向量机算法能够有效地对混沌序列进行回归预测,文章提出了一种改进的支持向量机海杂波序列回归预测算法;文中给出了算法的框架结构,采用了互信息法和改进的伪邻近点法提取海杂波混沌特性的延迟时间和嵌入维数,利用相空间重构求取SVM训练样本,应用改进的PSO算法优化SVM的核函数参数以及惩罚系数,并仿真了预测模型;仿真实验结果表明:海杂波回归预测能达到满意的精度,而PSO-SVM方法比SVM方法的预测精度更高.