一种基于广义似然比检测的雷达目标识别新方法

为了实现发射周期内目标的实时识别,首先建立了E脉冲激励下目标回波的二元假设检验模型,在此基础上导出了识别目标的广义似然比检测量,并从理论上给出了计算目标识别概率的解析表达式.基于数值计算的三种细导线目标散射场数据的仿真实验以及理论计算结果表明,本文提出的基于广义似然比检测目标识别新方法的实验目标识别性能与其理论计算值是一致的,且其目标识别性能优于直接发射E脉冲目标识别方法.

辅助粒子滤波实现天波超视距雷达弱目标似然比检测

针对天波超视距雷达(SKW-OTHR)对弱目标检测概率低的问题,提出基于辅助粒子滤波(APF)的似然比检测方法(APF-LK)。该方法先用状态空间模型描述SKW-OTHR系统,将天波超视距雷达目标检测问题建模为非线性非高斯系统的目标检测问题,然后利用APF输出的预测样本对应的未归一化权值近似非线性非高斯系统中的似然比,当似然比大于给定门限时认为目标存在,否则认为目标不存在,且当认为目标存在时,同时输出目标状态估计结果。仿真结果表明,与现有的基于粒子滤波的似然比检测方法相比,APF-LK方法对SKW-OTHR的弱目标检测能力提高了约0.5～1dB。

非均匀环境中分布目标的参量广义似然比检测

在高距离分辨率(HRR)雷达中,目标很可能跨越多个距离门。该文研究了这种分布目标的参量自适应检测。其中,主、辅数据中的干扰信号用随机空域协方差矩阵的向量自回归模型表示。随后,分别根据贝叶斯1步参量广义似然比(B1S-PGLRT)和贝叶斯两步参量广义似然比(B2S-PGLRT)检测准则推导了对应的检测器。前者没有闭式解而后者和经典的参量自适应匹配滤波器(PAMF)具有相似的检测结构,并使用了空域协方差矩阵的最大后验(MAP)估计代替了最大似然估计(MLE)。同时,还给出了B2S-PGLRT的归一化形式。最后,分析了贝叶斯参量检测器的运算步骤和运算复杂度,并通过蒙特卡洛仿真评价了它们的检测性能。结果表明:当训练数据不足时,贝叶斯框架下的参量匹配滤波器比广义似然比性能更好。

采用广义似然比检测的肌肉收缩起始时刻判断算法

肌电假肢利用残肢残存肌肉的肌电信号实行对假肢的控制。对于低信噪比的残肢表面肌电,本研究采用广义似然比检测方法判断肌肉收缩起始时刻,其中判别阈值与肌电信号信噪比有关。针对不同信噪比的模拟肌电信号,采用离线仿真方法得到肌肉收缩起始时刻检测误差最小的判别阈值,得到信噪比-经验阈值拟合曲线,确定信噪比与阈值的对应关系;根据肌电信噪比由阈值拟合曲线得到判别阈值,采用似然比检测算法在线分析肌肉收缩的起始时刻。与传统算法比较,对于模拟肌电信号,本算法误差均值和标准差分别减小35%和43%;对于真实肌电信号,误差均值和标准差分别减少29%和23%。可见在小信噪比条件下广义似然比检测算法判断肌肉收缩起始时刻较传统算法更为准确。

部分均匀环境下适用于空间对称线阵的修正广义似然比检测方法

针对部分均匀高斯干扰环境下的点目标检测问题,该文基于广义似然比准则(GLRT)提出一种适用于空间对称线阵的修正GLRT检测方法。考虑到采样时存在的目标能量泄漏,在接收信号建模时采用目标能量泄漏采样模型弥补泄漏损失,并基于干扰协方差矩阵的斜对称结构降低对辅助数据的需求,最终联合待检测数据和辅助数据实现未知参数的估计,得到兼具有良好目标检测和距离估计性能的斜对称修正GLRT检测方法。仿真结果表明,该方法不仅在部分均匀环境下具有恒虚警特性,而且在辅助数据数量受限时,相比其同类型的检测方法具有1 dB以上的检测性能优势。

基于矢量水听器的最大似然比检测和最大似然方位估计

矢量水听器由声压水听器和质点振速水听器复合而成,可以空间共点同步测量声压和质点振速,并由此得到空间一点处的声能流。本文证明在各向同性噪声场中声能流是最大似然比检测量,声能流方向是声源方位的最大似然估计;讨论声能流检测器的增益以及方位估计DOA(Direction of Arrival)的克拉美罗界CRB(Cramer—Rao Bound)。给出了计算机的仿真结果和浅海试验的结果。

基于粒子滤波的MIMO雷达目标似然比检测方法

针对多输入多输出(MIMO)雷达在非高斯杂波背景、信号参数随机或未知的情况下,难以建立目标统计检测模型的问题,基于粒子滤波方法,根据参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种MIMO雷达目标似然比检测的通用模型,解决了非高斯杂波条件下无法得到检测统计量的问题.以复SG-Alpha联合稳定分布作为MIMO雷达非高斯杂波分布模型,给出了基于粒子滤波的似然比检测方法.最后通过仿真实验给出了该方法在不同条件下的检测性能,并与传统MIMO雷达目标检测方法进行了比较,结果表明在非高斯杂波背景下该方法的检测性能要明显优于传统方法的.

基于极大似然比频谱检测的认知无线电子载波分配算法

在认知无线电多载波调制系统中,子载波分配是实现主用户与认知用户频谱共享的前提.研究了认知OFDM中基于极大似然比检测(MLD)的子载波分配算法,认知用户采用MLD模型对主用户频谱使用情况进行分布式检测,利用频谱检测信息动态分配子载波,通过认知基站对认知用户子载波频谱感知信息进行融合判决.推导了MLD模型的判决区域上下界阈值、检测概率与虚警概率,并与能量检测进行性能比较.仿真结果表明,相对于能量检测,MLD判决阈值与子载波平均接收信噪比(SNR)有关,检测性能自适应信道变化.MLD用于CR多载波调制中的子载波分配,可明显提高认知OFDM子载波频谱感知性能,从而达到高效利用频谱资源,实现"绿色通信".

SAR图像中动目标的广义似然比快速检测

研究经Keystone变换后在SAR图像方位向信号中,根据广义似然比检验法(最优检测)检测动目标。将广义似然比检测与遗传算法结合,利用遗传算法的全局优化特性以及解决多参数问题的良好特性,提高了运算速度。由于考虑了天线方向图的影响,充分利用目标的距离向和方位向运动信息,此方法对匀速直线运动点目标的检测效果良好。

单脉冲雷达主波束内多目标的检测方法

基于单脉冲雷达跟踪目标过程中受到多目标干扰这一背景,根据主波束内多目标都会持续一段时间这一特点,提出了一种新的检测方法,即广义似然比检验(GLRT)与序列寄存器相结合的检测方法.依据经典概率论知识对新检测方法的检测性能进行了理论分析.分析结果和实验仿真结果表明,与GLRT方法相比,新方法对多目标具有更高的检测概率.

多基地雷达中双门限CFAR检测算法

针对多基地雷达系统,该文为解决传统集中式检测算法数据传输率大的问题,根据广义似然比检测算法和自适应匹配滤波算法,提出两种双门限恒虚警率检测器:双门限广义似然比检测器和双门限自适应匹配滤波检测器。首先各个局部雷达站将超过第1门限的局部检验统计量传送到融合中心。然后融合中心根据局部雷达站传送的数据计算融合后的全局检验统计量,并与第2门限比较,得到最终的判决结果。在各空间分集通道的信杂噪比假设相同的条件下,给出了双门限自适应匹配滤波检测器的虚警概率和检测概率的解析表达式。仿真结果表明,两种双门限检测器在低数据率传输时能够保持较好的检测性能。

一种基于变化检测技术的SAR图像舰船目标鉴别方法

该文引入变化检测思想,利用SAR图像中海杂波和目标之间的灰度差异,通过对潜在舰船目标切片的目标像素和背景像素进行分离,计算目标像素聚集度(TPAM)特征,实现对高亮像素在图像切片中聚集程度的定量评估,从而鉴别目标切片中是否包含有舰船目标,有效去除杂波虚警。首先,基于感兴趣区域(ROI)切片中心为目标像素及四周为海杂波的合理假设,构建似然比变化检测量获取差异图像;然后,利用KSW熵阈值选择方法实现差异图像中目标像素和海杂波像素的自动分离,生成二值图像;最后,利用切片中心像素为种子点,对二值图像进行区域生长,计算目标像素聚集度特征,并判断目标切片是否包含舰船目标。基于RADARSAT-1 SAR实测数据的实验结果表明,该文方法得到的目标像素聚集度特征计算简单、稳健性好、可区分度高,具有良好的鉴别性能,能够去除大部分海杂波干扰产生的虚警,有效地降低目标检测虚警率。

非均匀杂波MIMO雷达检测

本文针对非均匀杂波,利用球不变随机矢量(SIRV)建立了机载多输入多输出(MIMO)雷达杂波模型.基于杂波协方差矩阵不满秩,提出了一种用于估计归一化杂波协方差矩阵的修正渐近最大似然(MAML)算法及其广义似然比检测器,即修正渐近广义似然比检测器(MAGLRT).仿真试验结果表明,在非均匀的杂波下,MAGLRT较常规高斯模型检测器具有明显优势;与单输入多输出(SIMO)雷达相比,该MIMO雷达也显示出更优越的检测性能.

相位量化DRFM欺骗干扰的自适应检测

为了从环境中检测出相位量化数字射频存储器(Digital radio frequency memory,DRFM)欺骗干扰的存在,本文设计了一种能够在均匀环境中检测出噪声、干扰或回波信号的自适应检测器。检测过程分为两步:先由基于广义似然比检测(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的自适应匹配滤波(Adaptive matched filter,AMF)检测器完成噪声和"信号"(滤波后的回波信号或干扰)的检测;再从回波信号和干扰导引矢量间的差异性出发重新设计检测器,以甄别回波信号或干扰。最后,通过理论推导和蒙特卡洛试验对检测器的性能进行分析和评估,并与透视检测器进行比较。仿真结果表明,在低相位量化位数和高信噪比的条件下,所设计的检测器能够正确检测出干扰信号的存在。

低信噪比条件下多基阵检测融合系统建模与性能分析

针对水下目标探测中的分布式检测融合问题,提出了一种低信噪比条件下的多基阵检测融合系统模型。基于水声信道估计和似然比检测原理,研究并比较了NP(Neyman-Pearson)准则下局部基阵判决采用二相相移键控(binary phase shift keying,BPSK)和二进制启闭键控(on-off keying,OOK)两种调制方式时的检测融合性能。理论分析和仿真实验表明:在低信噪比条件下,与单基阵探测系统相比,利用本文提出的多基阵检测融合模型建立探测系统能够有效提高对未知目标的检测概率,模型的提出对于水下分布式目标探测系统的建立具有较高的理论参考价值。

非均匀杂波环境下基于贝叶斯方法的自适应检测

对于非均匀杂波环境下信号自适应检测问题,由于待测数据样本的协方差矩阵与训练数据的协方差矩阵不相同,造成检测性能下降,针对此问题本文提出了基于贝叶斯方法的广义似然比检测器(Bayesian generalized likelihood ratio test,B-GLRT).通过对非均匀杂波环境下协方差矩阵间的关系进行统计建模,使在B-GLRT的设计过程中能够结合杂波的非均匀性,并且这种非均匀性在统计模型中可以通过标量参数调节.同时通过对协方差矩阵选择合适的先验分布,使B-GLRT能够融合有助于提高检测性能的先验知识.通过仿真实验,验证了B-GLRT的检测性能高于传统的非贝叶斯检测器,并且分析了杂波环境非均匀性和先验信息对自适应检测性能的影响.

一种基于马可夫过程统计模型的语音激活检测方法

根据语音的特点 ,以一阶马可夫过程统计模型对语音进行建模 ,并在此基础上对语音的激活检测进行了性能分析。在方案的实现过程中 ,采用了多种平滑因子 ,进一步改进了语音判决的正确性。与通常所用的检测方法相比 。

基于BesselK分布的小波域图像水印检测技术研究

提出了一种基于Bessel K概率密度函数的小波域图像水印检测技术。这种方法采用Bessel K概率密度函数来描述小波系数的分布情况。将水印的检测表述为检测淹没在噪声中的满足Bessel分布的二元统计决策问题。基于这种描述,提出了一种采用似然比检测的最优水印检测方法,还给出了这种检测方法的闭环检测统计曲线和ROC曲线。通过各种仿真表明,本文提出的水印检测方法对于加性扩频水印具有稳定的检测性能。同时对其他在Bessel分布噪声中的信号检测问题也具有借鉴意义。

采用粒子滤波的非相干积累检测方法

本文提出一种新的基于粒子滤波的检测前跟踪算法,即基于粒子滤波的非相干积累检测方法,以实现对微弱目标的有效检测。该方法通过粒子滤波的重采样过程搜寻可能的目标轨迹,沿可能的目标轨迹累积观测数据的绝对值,当最大的累积绝对值超过给定门限时认为目标存在,同时输出最大累积对应的状态序列作为状态估计结果。该方法具有较好的检测性能,且其检测性能可通过极值统计理论分析。相对于其他基于粒子滤波的检测前跟踪算法,本文提出方法的检测统计量服从广义极值分布,因此可获得检测概率、虚警概率以及门限的解析表达式,可有效减少检测门限估计时的运算量。基于天波超视距雷达目标检测及状态估计的仿真证明了该方法性能和效率。

极短时间脉冲信号的检测方法研究

针对极短时间脉冲信号的检测问题 ,在无法借助于频域分析的情况下 ,阐述了两种检测方法。这两种方法均借助于对时域上背景噪声的统计 ,通过对局部信号能量与背景噪声的对比 ,检测出短时脉冲信号 ,并通过对两次试验数据的分析 。