本文研究神经网络技术，重点阐述神经元结构模型，构造出神经网络模型并提出神经网络的学习方法，给出神经网络模型误差随时间的变化曲线；分析海杂波混沌特性并且着重阐述了混沌理论的特点，分析海杂波混沌识别技术，并给出虚假近邻率随嵌入维数的变化曲线；最后研究混沌海杂波背景下的信号检测方法，并给出混沌时间序列曲线。本文基于神经网络研究了混沌海杂波背景下的信号检测技术，这对我国船舶信号检测技术的发展有着积极的促进作用。
The neural network technology is studied, and the neural network structure model is emphasized. The neural network model is constructed, and the learning method of neural network is proposed. The change curve of neural network model error with time is given; The chaotic characteristics of sea clutter are analyzed, and the characteristics of chaos theory are emphasized. The chaotic identification technology of sea clutter is analyzed, and the curve of false nearest neighbor ratio versus embedding dimension is given; Finally, the signal detection method in the background of chaotic sea clutter is studied, and the chaotic time series curve is given. This paper studies the signal detection technology in the background of chaotic sea clutter based on neural network, which has a positive role in promoting the development of ship signal detection technology in China.
2022,44(24): 149-152 收稿日期：2022-09-04
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.24.031
分类号：U664.22
基金项目：广西哲学社会科学规划研究课题（20FGL026）
作者简介：朱景锋(1974-),男,硕士,副教授,研究方向为计算机网络技术
参考文献：
[1] 石嘉, 夏德平. 海杂波背景下的PSO-RBF弱目标检测[J]. 电子测量技术, 2019(42):35-39
[2] 温晓君. 海杂波背景下基于神经网络的目标检测[J]. 系统仿真学报, 2007(19):1639-1641
[3] 许述文, 白晓惠, 郭子薰, 等. 海杂波背景下雷达目标特征检测方法的现状与发展[J]. 雷达学报, 2020(9):684-714
[4] 杜鹏飞, 王永良, 孙文峰. 混沌海杂波背景下的弱信号检测[J]. 系统工程和电子技术, 2022(24):65-67+98
[5] 孙江, 行鸿彦, 吴佳佳. 基于IA-SVM模型的混沌小信号检测方法[J]. 探测与控制学报, 2020(42):119-125
[6] 朱丽莉, 张永顺, 李兴成. 基于RBF神经网络的混沌背景下瞬态弱信号检测[J]. 空军工程大学学报, 2006(7):61-63
[7] 王海峰, 行鸿彦, 陈梦, 等. 基于SSA-SVM的海杂波背景下小信号检测方法[J]. 电子测量与仪器学报, 2022(36):24-31
[8] 谢红梅, 俞卞章. 基于神经网络预测器的混沌海杂波弱信号检测[J]. 现代雷达, 2022(36):24-31
[9] 商庆健, 张金敏, 王厅长. 基于有效K均值-有效极限学习机的混沌海杂波背景中微弱信号检测[J]. 计算机应用, 2015(35):896-900
[10] 张先芝, 尚尚, 戴圆强, 等. 强海杂波背景下目标检测方法综述[J]. 遥测遥控, 2022(43):13-20
