[发明专利]一种群智能高精度的雷达海杂波预报系统

说明书

本发明公开了一种群智能高精度的雷达海杂波预报系统，包括雷达、数据库以及上位机；雷达、数据库和上位机依次相连，雷达对所检测海域进行照射，并将雷达海杂波数据储存到所述的数据库，上位机对数据库中的海杂波数据进行建模预报；所述的上位机包括数据预处理模块、极限学习机建模模块、改进引力搜索算法优化模块、海杂波预报模块、判别模型更新模块以及结果显示模块。以及提出了一种基于改进引力搜索算法优化极限学习机的雷达海杂波预报方法。本发明提供一种群智能寻优、高精度的雷达海杂波预报系统及方法。

技术领域

本发明涉及雷达数据处理领域，特别地，涉及一种群智能高精度的雷达海杂波预报系统。

背景技术

海杂波，即来自于被雷达发射信号照射的一片海面的后向散射回波。由于海杂波对来自海面或接近海面的“点”目标，如航海浮标及漂浮在海上的冰块等目标的雷达回波的可检测性形成严重制约，因此海杂波的研究对海洋背景中轮船等目标的探测性能具有十分重要的影响从而具有重要理论意义和实用价值。

习惯上海杂波被视为单一随机过程，如对数正态分布、K分布等。然而这些模型在实际应用中都有其特定的局限性，其中一个重要原因是海杂波看似随机的波形，实际上并不具有随机分布特性。

发明内容

为了克服传统雷达海杂波预报方法人为选择参数的影响、预报精度不高的不足，本发明提供一种参数自适应、群智能高精度的雷达海杂波预报系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种群智能高精度的雷达海杂波预报系统，包括雷达、数据库以及上位机；所述的上位机包括数据预处理模块、极限学习机建模模块、改进引力搜索算法优化模块、海杂波预报模块、判别模型更新模块以及结果显示模块，其中：

数据预处理模块：对数据库输入的雷达海杂波数据进行预处理，采用如下过程完成：

(1)从数据库中采集N个雷达海杂波回波信号幅值x_i作为训练样本，i＝1,2,…,N；

(2)对训练样本进行归一化处理，得到归一化幅值

其中，min x表示训练样本中的最小值，max x表示训练样本中的最大值；

(3)将归一化后的训练样本重构，分别得到输入矩阵X和对应的输出矩Y：

其中，D表示重构维数，D为自然数，且D＜N，D的取值范围为50-70。

极限学习机建模模块：用以建立预报模型，采用如下过程完成：

对于N个样本(x_i,y_i)，其中x_i＝[x_i1,x_i2,…,x_in]^T∈Rⁿ，y_i＝[y_i1,y_i2,…,y_im]^T∈R^m，则一个具有L个隐层节点，激励函数为g(x)的前馈神经网络的输出可以表示为