海杂波中基于混沌预测的目标检测方法改进

马晓岩; 黄晓斌; 张贤达

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海杂波中基于混沌预测的目标检测方法改进

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 海杂波中基于混沌预测的目标检测方法改进
- Modification of Chaotic Prediction-Based Target Detection Method in the Sea Clutter
- 电子学报 2003年31卷第6期页码：907-910
- 作者机构：
  
  1. 清华大学自动化系,北京,100084
  2. 空军雷达学院信息工程系,湖北,武汉,430019
  3. 清华大学自动化系北京,100084
  4. 空军雷达学院信息工程系湖北武汉,430019
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TN957.51
- 纸质出版：2003
- 稿件说明：
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马晓岩, 黄晓斌, 张贤达. 海杂波中基于混沌预测的目标检测方法改进[J]. 电子学报, 2003,31(6):907-910.

MA Xiao-yan, HUANG Xiao-bin, ZHANG Xian-da. Modification of Chaotic Prediction-Based Target Detection Method in the Sea Clutter[J]. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(6): 907-910.
马晓岩, 黄晓斌, 张贤达. 海杂波中基于混沌预测的目标检测方法改进[J]. 电子学报, 2003,31(6):907-910. DOI：

MA Xiao-yan, HUANG Xiao-bin, ZHANG Xian-da. Modification of Chaotic Prediction-Based Target Detection Method in the Sea Clutter[J]. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(6): 907-910. DOI：

摘要

基于记忆库非线性预测的NP-CFAR方法是目前混沌海杂波背景中目标检测的一种典型而先进的方法.考虑到海杂波功率与特征的时变不稳定性

本文提出运用旋转超盒分类取代这一方法中的NP-CFAR进行目标检测

并探讨了运用盒维数特征提取进行预处理以节省运算开销的问题.仿真实验验证了本文所提改进方法的有效性.

Abstract

The Memory-base nonlinear prediction-based NP-CFAR processing is a typical and advanced method for target detection in the chaotic sea clutter.In consideration of the time-varying instability of the power and character of the sea clutter

authors present a modified method with the rotation hyper-box classification for detection

and use the simpler box-dimension character extraction for preprocessing to reduce the computation load.The simulation experiments prove the efficiency of those modifications.

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