摘要：为了从混沌背景中检测微弱信号，研究分析了复杂非线性系统的相空间重构理论，提出了一种基于广义窗函数的最小二乘支持向量机的预测法．该方法以广义嵌入窗为基础，利用自关联函数法确定Lorenz系统的嵌入维数和时问延迟，实现相空间重构，结合最小二乘支持向量机建立Lorenz系统的误差预测模型，检测微弱目标信号（瞬态和周期信号）．仿真实验表明，该方法的预测模型具有较小的误差，能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号，减小噪声对目标信号的影响．与传统方法相比，在降低检测门限的同时，能够有效地提高预测的精度，在混沌噪声下信噪比为-87-41dB的情况下，相对于传统支持向量机方法所得的均方根误差0．049（-54．60dB时）降低近两个数量级至0．000036123（-87．41dB时）．

关键词：嵌入维 广义时间窗 相空间重构 最小二乘支持向量机 

单位：南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室 南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京210044