【摘 要】
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针对传统检测方法对混沌背景下微弱信号检测能力不足的问题,提出了基于多参数组合优化的微弱信号检测方法。该方法利用相空间重构和支持向量机（SVM）模型参数间的相互依赖、相互
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61072133);江苏省产学研联合创新资金计划(BY2013007-02)(BY2011112);江苏省高校科研成果产业化推进项目(JHB2011-15);江苏省“信息与通信工程”优势学科平台资助;江苏省“六大人才高峰”项目
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针对传统检测方法对混沌背景下微弱信号检测能力不足的问题,提出了基于多参数组合优化的微弱信号检测方法。该方法利用相空间重构和支持向量机（SVM）模型参数间的相互依赖、相互制约的关系,将相空间重构和SVM模型参数作为遗传算法（GA）的个体,以混沌时间序列预测均方根误差的倒数作为适应度函数,采用实数编码,通过循环迭代获得最优参数值进行建模、训练和预测,从一步预测误差中将混沌背景中微弱信号（包括瞬态信号和周期信号）检测出来。分别以Lorenz系统和实测的IPIX雷达数据作为混沌背景噪声进行实验研究,仿真验证表明,
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