摘要：海雜波是一個(gè)確定性混沌系統(tǒng)，內(nèi)部有確定的規(guī)律，它在短期內(nèi)預(yù)測(cè)可以達(dá)到很高的精度，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有集體運(yùn)算能力和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，還善于聯(lián)想、綜合和推廣。所以可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)海雜波進(jìn)行建模,在建模的基礎(chǔ)上進(jìn)行一些有益的試驗(yàn)。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)海雜波
　　一、引言
　　海雜波動(dòng)態(tài)特性的信息在雷達(dá)信號(hào)處理中特別重要，例如，通過(guò)使用一種設(shè)計(jì)獲取海雜波內(nèi)在動(dòng)態(tài)特性的非線性預(yù)測(cè)模型，可使其輸出端的信雜比比輸入端的相應(yīng)值大得多，于是對(duì)海雜波中目標(biāo)的探測(cè)能力就會(huì)顯著提高。按照這個(gè)思路，用實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后用訓(xùn)練好的徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為非線性預(yù)測(cè)模型判斷回波信號(hào)，取得了明顯的結(jié)果。
　　二、試驗(yàn)內(nèi)容及結(jié)果
　　為了更好地了解用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為檢測(cè)器的性能，本文做了如下試驗(yàn)：
　　圖1第711幅回波圖像圖2第712幅回波圖
　　2.1強(qiáng)、弱目標(biāo)的檢查結(jié)果
　　圖1是第711幅雷達(dá)回波圖像，橫坐標(biāo)表示方位，縱坐標(biāo)表示距離門。從圖中回波的明暗程度大致可以判斷目標(biāo)的強(qiáng)弱程度，第2173號(hào)距離門內(nèi)的目標(biāo)亮度較強(qiáng)，可視為強(qiáng)目標(biāo)；第59號(hào)距離門內(nèi)的目標(biāo)亮度較弱，可視為弱目標(biāo)；第188號(hào)距離門內(nèi)的目標(biāo)亮度與周圍回波顏色一致，可視為無(wú)目標(biāo)。它們檢測(cè)結(jié)果如下：
　　
　　
　　圖3第2173號(hào)距離門檢測(cè)結(jié)果圖4第59號(hào)距離門檢測(cè)結(jié)果
　　從圖3可以看出目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果圖像非常干凈，很明確的指示出目標(biāo)所在方位的位置。
　　從圖4可以看出，在方位410到460之間由目標(biāo)的存在，但檢測(cè)結(jié)果的圖像沒(méi)有圖3干凈，存在較多幅度較弱的毛刺，但目標(biāo)幅度明顯比毛刺幅度高。
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　圖5第188號(hào)距離門檢測(cè)結(jié)果
　　從圖5可以看出，幅度變化上沒(méi)有上兩幅圖激烈，看不出有目標(biāo)存在的明顯標(biāo)志。
　　從上面的比較得知：回波能量強(qiáng)，檢測(cè)結(jié)果圖像的目標(biāo)標(biāo)志就明顯，毛刺的幅度與目標(biāo)的幅度相差就大；反之，檢測(cè)結(jié)果圖像中的毛刺幅度與目標(biāo)的幅度相差不是特別大；若無(wú)目標(biāo)時(shí)，檢測(cè)結(jié)果則呈現(xiàn)毛刺，無(wú)明顯的目標(biāo)標(biāo)志。
　　2.2海情對(duì)檢測(cè)器的影響
　　試驗(yàn)步驟如下：采集不同海情的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)送入到同一個(gè)檢測(cè)器。
　　
　　圖6不同海情導(dǎo)致的結(jié)果
　　從圖6可以看出，海情發(fā)生變化，若繼續(xù)采用原來(lái)訓(xùn)練的檢測(cè)器可以導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的錯(cuò)誤。如圖所示，這時(shí)會(huì)出現(xiàn)大量的目標(biāo)。這提示我們?cè)诤Ｇ榘l(fā)生變化時(shí)及時(shí)得重新訓(xùn)練檢測(cè)器，否則會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的錯(cuò)誤。
　　2.3采用同一海域不同純海雜波數(shù)據(jù)訓(xùn)練的檢測(cè)器對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響
　　以下各組試驗(yàn)數(shù)據(jù)均取之于712幅回波圖中的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。
　　
　　圖7圖8
　　圖7采用第3000個(gè)距離門內(nèi)純海雜波數(shù)據(jù)和第3500個(gè)距離門內(nèi)純海雜波來(lái)訓(xùn)練檢測(cè)器，圖8采用第3500個(gè)距離門內(nèi)純海雜波數(shù)據(jù)和第1800個(gè)距離門內(nèi)純海雜波來(lái)訓(xùn)練檢測(cè)器，用訓(xùn)練好的兩個(gè)檢測(cè)器來(lái)對(duì)第1523個(gè)距離門內(nèi)雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)。從兩幅圖中可以看出：兩幅圖有細(xì)微的差別，但目標(biāo)標(biāo)志所在的方位位置是一樣的。這說(shuō)明訓(xùn)練海雜波所用的數(shù)據(jù)可以離得近（3500和3000），也可以離得遠(yuǎn)（3500和1800），檢測(cè)器的檢測(cè)特性與數(shù)據(jù)的選擇無(wú)關(guān)，當(dāng)然所選擇的數(shù)據(jù)必須是同一海情狀態(tài)下的純海雜波。
　　2.4目標(biāo)占據(jù)距離門的判定
　　為了知道同一個(gè)目標(biāo)具體占據(jù)多少個(gè)距離門，以1528距離門為中心，前后各延伸20個(gè)距離門進(jìn)行檢測(cè)。選出具有代表的五個(gè)檢測(cè)結(jié)果。1519距離門和1538距離門檢測(cè)結(jié)果顯示沒(méi)有明顯的目標(biāo)標(biāo)志（圖（9-a）、圖（9-e））；其緊鄰的1520距離門和1537距離門檢測(cè)結(jié)果已經(jīng)有明顯的目標(biāo)標(biāo)志（圖（9-b）、圖（9-d）），在1520距離門和1537距離門之間所有檢測(cè)結(jié)果均有明顯的目標(biāo)標(biāo)志，文中以1528距離門檢測(cè)結(jié)果來(lái)代表（圖（9-c））。可以判定目標(biāo)存在于1520距離門和1537距離門之
　　圖9（a）圖9（b）
　　圖9（c）圖9（d）
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　圖9（e）
　　間，占據(jù)18個(gè)距離門。知道目標(biāo)的這個(gè)屬性在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤是有用處的。
　　2.5目標(biāo)完整性的確定
　　圖10（a）圖10（b）
　　圖10（c）圖10（d）
　　上述四幅圖選擇了1523距離門內(nèi)的數(shù)據(jù)，圖10-（a）選擇了距離門內(nèi)的前270個(gè)數(shù)據(jù)檢測(cè)的結(jié)果，沒(méi)有目標(biāo)的出現(xiàn)；圖10-（b）選擇了距離門內(nèi)包含半個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)檢測(cè)的結(jié)果，顯示出半個(gè)目標(biāo)的標(biāo)志；圖10-（c）檢測(cè)的是距離門內(nèi)只包含目標(biāo)的數(shù)據(jù)段，結(jié)果顯示出目標(biāo)；圖10-（d）檢測(cè)的是距離門內(nèi)不包含目標(biāo)的后半截?cái)?shù)據(jù)，檢測(cè)結(jié)果也沒(méi)有明顯的目標(biāo)標(biāo)志。從四幅圖可以看出：用訓(xùn)練好的檢測(cè)器可以很好檢測(cè)出目標(biāo)及其輪廓。在模式識(shí)別中有一定的用處。
　　三、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的檢測(cè)能力
　　在弱信號(hào)檢測(cè)能力上，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法比常規(guī)方法要有一定的優(yōu)越性。
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　圖11（a）圖11（b）
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　圖11（c）
　　圖11-（a）是316方位上用混沌方法檢測(cè)的結(jié)果。將目標(biāo)幅度在原有的基礎(chǔ)上下降20倍，目標(biāo)能量是周邊噪聲能量的1.179倍，時(shí)序圖如圖11-（b）所示。圖11-（c）是幅度下降后用混沌方法檢測(cè)的結(jié)果，可見(jiàn)用混沌理論可以提高信雜比，仍可以檢測(cè)出目標(biāo)。
　　將降低幅度后的目標(biāo)數(shù)據(jù)回添到常規(guī)檢測(cè)程序中，檢測(cè)結(jié)果如圖3-19（a）所示，檢測(cè)不出方位316處的目標(biāo)。
　　將降低幅度后的目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)器檢測(cè)后再回添到常規(guī)檢測(cè)程序中，檢測(cè)結(jié)果如圖3-19（b）所示，仍然檢測(cè)出方位316處的目標(biāo)。此試驗(yàn)可以表明基于混沌理論的檢測(cè)方法可以有效的增加信雜比，與常規(guī)方法相比具有一定的優(yōu)越型。
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　圖3-19（a）圖3-19（b）
　　四、結(jié)束語(yǔ)
　　通過(guò)試驗(yàn)，可以證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在海雜波檢測(cè)中用一定的應(yīng)用，該方法與常規(guī)方法進(jìn)行了比較，得出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法的優(yōu)越性。但海量的數(shù)據(jù)計(jì)算是阻擾該理論走向工程應(yīng)用的重要原因。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，大規(guī)模集成高速（超高速）數(shù)字信號(hào)處理專用芯片實(shí)時(shí)運(yùn)算能力的增強(qiáng)和精細(xì)實(shí)驗(yàn)手段的不斷發(fā)展和完善，已經(jīng)為更精確描述和分析海雜波混沌特性，即在海雜波背景下的目標(biāo)檢測(cè)創(chuàng)造了有利條件。
　　參考資料：
　　[1]祝明波譯海雜波的混沌動(dòng)態(tài)特性[M]北京：國(guó)防工業(yè)出版社．2007，1：10
　　[2]SimonHayKin，XiaoboLi．DetectionofSignalsinchaos[J]．ProceedingoftheIEEE．1995，83，1：95—122
　　[3]謝紅梅俞卞章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的混沌海雜波弱信號(hào)檢測(cè)現(xiàn)代雷達(dá)2004,9
　　

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