国内刊号:51-1267/TN
国际刊号:1001-893X
发布日期:
作者:陆慧洋,奚彩萍
单位:(江苏科技大学 自动化学院,江苏 镇江 212100)
关键词:小目标检测;海杂波;白鲸优化算法;核极限学习机;
基金:国家自然科学基金资助项目(61901195)
针对于海杂波噪声背景下传统方法难以检测出小目标的问题,提出了基于改进小波阈值函数的降噪方法和IBWO-KELM(Improved Beluga Whale Optimization-Kernel Extreme Learning Machine)检测方法。首先,利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)结合改进的小波阈值函数对海杂波数据进行降噪处理;其次,对白鲸优化(Beluga Whale Optimization,BWO)算法的初始化、探索和开发3个方面进行多策略改进,并利用改进的BWO算法对核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的正则化系数和核参数进行优化,从而获得一个最佳的预测模型;最后,根据预测的绝对误差实现海面小目标检测。采用IPIX雷达数据进行实验,在#17、#280和#54号海杂波数据中平均检测效率相较于RCMDE-XGBoost检测方法提升了15%。
来源:2025年第12期
《电讯技术》期刊编辑部