Resumen

Para detectar eficazmente objetivos pequeños de vuelo bajo en condiciones marítimas complejas, estudiamos la característica caótica del clutter marino, utilizamos un algoritmo conjunto que combina la descomposición empírica completa en modo de ensamble (CEEMD) con la transformada wavelet para eliminar el ruido, y proponemos un método de detección para objetivos de vuelo bajo bajo el clutter marino basado en el filtro de Volterra. Mediante el método CEEMD, la señal de clutter marino que contiene el objetivo pequeño puede descomponerse en una serie de componentes de función de modo intrínseco (IMF), se seleccionan los componentes de alta frecuencia que contienen más ruido mediante la función de autocorrelación, y se les aplica la transformada wavelet. Los componentes despejados y los restantes se utilizan para reconstruir la señal clara. Dado las características caóticas del clutter marino, utilizamos el filtro de Volterra para establecer un modelo de predicción adaptativa, detectar objetivos pequeños de vuelo bajo oc

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Característica caótica; Desorden marino; Descomposición empírica en modo completo del conjunto; Transformada wavelet; Objetivo de vuelo bajo; Filtro de Volterra
• Keywords:Chaotic characteristic; Sea clutter; Complete ensemble empirical mode decomposition; Wavelet transform; Low-flying target; Volterra filter