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公开(公告)号：CN118349881A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410268728.6
申请日：2024-03-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于经验模态分解的海杂波智能抑制方法，利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)处理非线性、非平稳信号的优势，与智能优化算法相结合，对现有算法进行改进。主要内容如下：采用EMD方法处理海杂波数据的某一距离单元的数据序列；将EMD分解后的获得的每个IMF及残差项的数据进行归一化处理；使用GWO优化算法获取RBF神经网络需优化的初始网络参数，从而确定RBF神经网络的具体结构，建立具体的海杂波预测模型；使用训练集数据训练海杂波预测模型，并使用训练得到的模型对测试集数据及其他距离单元数据进行预测，对预测数据进行整合后获得完整的海杂波数据，再利用相对应的雷达时域回波数据与预测所得海杂波数据作差，最终实现海杂波抑制。
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