海杂波背景下漂浮小目标检测新算法

针对海杂波背景下漂浮小目标检测问题,提出一种海杂波背景下漂浮小目标检测新算法。利用互补自适应噪声集合经验模式分解-鲁棒性独立主成分分析与Savitzky-Golay滤波算法(EEMDCAN-Robust ICA&SG)联合去噪算法处理海面回波信号,对重构信号用改进蝙蝠算法优化KELM模型做混沌预测。实验结果表明:新算法在不破坏海杂波混沌特性的前提下,极大地抑制了海杂波。在同等条件下,与传统混沌预测算法相比,训练时间短、预测精度高。新算法的检测性能稳定,低信杂比下的检测性能显著优于传统算法,证明新算法能快速实现对漂浮小目标的有效检测。