【摘 要】
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对于海洋背景下低可观测目标检测问题，可通过选取能够有效区分纯海杂波与目标单元回波的观测量作为主要特征，最终采用机器学习法实现综合分析和自动分类。本文基于海杂波的统计
【机 构】
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中国海洋大学信息科学与工程学院,电波环境特性及模化技术重点实验室
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对于海洋背景下低可观测目标检测问题，可通过选取能够有效区分纯海杂波与目标单元回波的观测量作为主要特征，最终采用机器学习法实现综合分析和自动分类。本文基于海杂波的统计特性和分形特性，将去相关时间及FRFT域Hurst指数作为特征矢量，采用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）实现海洋背景下的低可观测目标检测。经四级海况下IPIX雷达（x波段）实测海杂波数据验证，表明该算法可以有效检测到海面弱目标，且在低信杂比条件下仍表现出良好的检测性能。
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