基于改进WTD-SVD-WOA-LSTM方法的海杂波背景下小目标检测OA北大核心CSTPCD

针对海面小目标因体积小、移速慢而导致的检测难问题,提出了一种改进WTD-SVD-WOA-LSTM检测方法。首先,利用改进小波阈值法(Wavelet Threshold Denoising, WTD)结合优化奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)法对海杂波去噪;然后,通过改进鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)对长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory, LSTM)的超参数选优,获得最佳预测模型;最后,根据预测误差均方根值进行小目标检测。利用冰区多参数成像X频段雷达(Ice Multiparameter Imaging X-band Radar, IPIX)实测海杂波数据进行验证,所提方法相较于单一LSTM检测方法,检测阈值区间更广,检测能力至少提高了16%。