基于RBF神经网络的海杂波建模

摘要

从相空间重构理论出发,构造了一个RBF神经网络预测器来重构海杂波的内在动力学,并且利用这个确定性的模型对海杂波的演变进行预测。为验证模型的推广性能,采用了多步预测。对雷达采集的实际海杂波数据的实验结果表明,这个确定性的模型可以很好地追踪海杂波的演变。文中还分析了该RBF神经网络预测器在不同高斯白噪声条件下的预测性能,得出了其预测误差与杂噪比(CNR)的关系。