基于RBFN和贝叶斯准则的目标存在性判决 (2007年)

利用海杂波的?昆沌特性和神经网络的非线性拟合性能，训练并创建了海杂波的RBFN预测模型，以此来判断雷达回波信号中是否包含有目标信息。通过计算有目标和无目标时RBFN模型的预测输出均方误差e，将日标检测问题转化为二模式的分类问题，分类判决原则采用基于最小错误率的贝叶斯准则。仿真实验在假设有无目标的先验概率P（H0）和P（H1）相等的情况下，将预测均方误差的类条件概率密度曲线P（e|H0）和P（e|H1）的交点取为门限η，得到最小检测信噪比[SNR]=-13.271dB