一种基于双优化长短期记忆网络的海杂波小目标检测方法

本发明公开了一种基于双优化长短期记忆网络的海杂波小目标检测方法：本方法设计了一个结合变分模态分解(IVMD)、小波包去噪(WPD)与哈里斯鹰优化算法(HHO)优化长短期记忆网络(LSTM)的联合检测模型，通过改进信号预处理和优化网络超参数，从而提升预测性能，本发明通过IVMD‑WPD联合去噪处理有效抑制低信噪比环境噪声并增强目标信号特征，采用哈里斯鹰优化算法对LSTM网络超参数进行智能优化，构建高性能检测模型。以加拿大McMaster大学IPIX雷达实测数据作为实验样本，在高/低信噪比条件下进行验证测试。结果表明，所提方法能有效提取淹没在海杂波中的微弱目标信号，相比传统LSTM网络检测方法，检测能力提高35％以上。