基于ls-svm的海杂波混沌预测.pdf

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1、!第!"卷!第#期!$%%"年#月)!’基于O>">J+的海杂波混沌预测"姜!斌!!$""!!!!!王宏强!付耀文!黎!湘!郭桂蓉!6国防科技大学四院空间信息技术研究所!长沙)!##?%($6总参武汉通信指挥学院!武汉)!##%#摘要!!首先引入分形A>HY7运动模型!基于a波段雷达实测海杂波数据!计算得到了该分形模型的海杂波90>T[指数!进而求得了a波段雷达实测海杂波的分形维数6然后利用经典的FHT27&T[2-7方法!计算得到了a波段实测海杂波的最大O],507H指数!从而证实了a波段雷达海

2、洋回波信号具有混沌分形特性6在此基础上!提出了一种基于Oa&aJ<的海杂波混沌序列预测方法6最后进行了计算机实验!仿真结果证明了该方法具有较高的预测精度6关键词!!分形CKE_S运动!分形维数!最小二乘支持向量机!混沌预测!>波段雷达实测海杂波数据!!近年来!随着对非线性动力学系统时间序列的练中最小化样本点误差!因而不可避免地出现过拟分析方法的发展!产生了对海杂波有效描述的新方合现象!导致模型的泛化能力受到限制!而且还存法6其中!9,]‘-7!O207B等研究了g波段海杂波在诸如隐层节点数的选择等问

3、题!从而大大限制了的混沌特性!计算得到了该波段海杂波具有正的其进一步的应用6%!))&O],507H指数!认为存在一个低维的动力学吸支持向量机"T055H>[24[H>+,4M-72T!aJ<$引子控制着海杂波的行为6文献%’&采用盒维数方是$#世纪D#年代中期提出的一种机器学习算法!法!对实测的引信海洋回波信号进行了分析!得出%(&其理论基础是J,57-‘等提出的统计学习理论6了引信海杂波存在混沌分形特征6统计学习理论采用结构风险最小化准则!在最小化表征分形表面特征的一个最重要的参数就是分样本

4、点误差的同时!缩小模型泛化误差的上界!从形表面的维数!它反映了信号的不规则程度6由于而提高了模型的泛化能力!aJ<理论正是在这一这种维数是非整数的!所以称为分数维!分形维数基础上发展而来的!经过十几年的研究和发展!该的提取是分析海杂波混沌分形特性的一项关键技理论已开始逐步应用于模式识别’函数拟和’时间术6文献%"&基于仿真数据!提出了用毯子覆盖法序列预测等领域6另外!由于该方法不依赖于系统来计算分形维数!文献%?&基于仿真数据!给出了的数学模型!同时具有自学习自调整模型的特点!使用盒覆盖与谱分析两种

5、方法来估计雷达海面模拟%D!!#&因此能对混沌时间序列产生较好的预测效果6散射信号的分形维数!但对于a波段雷达实测海杂然而!训练aJ<需要解凸二次规划!虽然所波数据!至今还没有见到相应研究其分形维数的资得的解是唯一的最优解!但算法的复杂度依赖于样料6本数据的个数!样本数据量越大!计算速度越慢!如何构造预测模型是混沌时间序列预测中的一占用内存也越大6一个有效的解决方法是采用最小个关键问题!近年来国内外在利用各种神经网络对二乘支持向量机"Oa&aJ2TT055H>[%!!&混沌时

6、间序列的预测进行了研究!并取得了成功的24[H>+,4M-72T$6Oa&aJ<引入最小二乘线性应用6但是由于其采用经验风险最小化准则!在训系统到aJ<中!取代aJ<中的二次规划优化!不!$##’&!$&#$收稿!$##"&#?&$)收修改稿!"国防预研项目"批准号#)!%#%#)#$#%$和国家杰出青年科学基金"批准号#"##$’!#$$资助项目!""*&+,-.#,[>1-,7BN-7!!$"64H+!第!"卷!第#期!$%%"年#月)!"仅所需计算资源少!而且提高了收敛速度6可变为为此!本文

7、首先引入分形A>HY7运动模型!在.B$"+$].B$"!$^Q.B+!!"+-#$"’$此基础上!应用a波段雷达海杂波实测数据!计算得到了其分形维数(然后引入经典的FHT27T[2-7方!!可知!曲线7".B+!.B$"+$$8是一条以Q为斜法!计算得到了其O],507H指数!从而验证了a率’.B$"!$为截距的直线5对于实际采样时间序列!波段雷达海杂波具有混沌分形特性6进而提出了一常采用最小二乘拟合法来在区间%!!+&中估计参+,/种新的基于Oa&aJ<的海杂波混沌序列预测方法6数Q5最后!基

8、于实测数据!进行了计算机实验!验证了我们也可以换一种形式来表示Q本文的结论63.B$"+$$!分形CKE_S运动模型Q]""$3.B+大量的实验研究表明#分形模型可以较好地与则直线7".B+!.B$"+$$8各点处的导数为Q5海表面以及海面回波的结构相吻合!分形模型对海事实上!要从数学上严格证明某一过程符合分杂波有较强的适应性!拟合误差较小6%!$&形A>HY7运动模型是极其困难的!一般通过"’$令?"#$为A>HY7运动模型!通过对?"#$分数式在工程上可以定性地判