水下瞬态声信号中蕴含着目标的特征信息,但其突发性强、持续时间短致使检测难度很大.为解决瞬态信号检测的问题,提出了混沌背景中瞬态冲击信号的RBF神经网络检测法.建立了混沌背景噪声的一步预测模型,通过预测误差的变化来检测瞬态信号.分别以Lorenz系统和Logistic系统作为混沌背景噪声进行了仿真,证明检测方法的有效性,并在Lorenz系统背景检测中加入白噪声来检验该方法抗白噪声干扰的能力,结果表明该方法对白噪声敏感；在理论研究的基础上通过对外场试验数据的处理验证了该方法的有效性,并在实际测量数据中加入混沌背景噪声,通过改变信噪比检验了该方法在不同信噪比情况下的性能.
瞬态信号 混沌系统 RBF神经网络 信号检测