基于似然比判决准则的电能质量去噪算法

电能质量信号去噪是电能质量扰动判决和定位的基础。电力系统中,绝大部分电能质量信号都含有较明显的突变点。该文首先分析了现有各种去噪算法的不足,然后在此基础上针对信号的二阶导数设计了一个局部滑动窗,并将该滑动窗分成左右两个长度相等的窗口,最后以左右窗口均值差的似然比作为判决准则来判决突变点。基于突变点判决的结果,对突变点区域和非突变点区域采用不同的滤波方法。实验结果表明,该文所提出的混合滤波算法,去噪效果良好,能较完整的保留突变点的信息,较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾,在绝大部分电能质量去噪领域,有突出的优势。

一种基于似然比判决规则的检测融合算法及其鲁棒性分析

研究了一种传感器观测相关条件下分布式并行检测融合系统的检测性能优化方法,即限定各部传感器采用似然比判决规则,并在该约束条件下联合优化融合规则及各部传感器的判决门限,以使系统检测性能达到最优。推导了融合规则及各部传感器判决门限联合最优化的必要条件,得到了最优传感器判决门限满足的系统方程,并在此基础上给出了求解最优融合规则及传感器判决门限的数值迭代算法。仿真实验结果表明,该融合算法鲁棒性较好,且系统检测性能明显优于单部传感器的检测性能。

利用传感器判决门限联合优化的串行检测融合算法

针对传感器观测相关的条件下最优分布式检测融合算法较为复杂这一问题,提出了一种基于似然比判决规则的系统性能优化方法.该方法的基本思想是,限定各部传感器采用似然比判决规则,并在此约束条件下,联合优化各部传感器的判决门限,以使系统检测性能达到最优.对于由N部传感器组成的分布式串行检测融合系统,在Bayes准则下推导了各部传感器判决门限联合最优化的必要条件,得到了最优传感器判决门限满足的系统方程,并在此基础上给出了求解最优传感器判决门限的数值迭代算法.由于将传感器判决规则的联合优化问题简化为了判决门限的联合优化问题,因此该算法计算量较小,收敛性较好,更加便于工程应用.

密集杂波环境下多目标跟踪算法

在密集回波环境下对多目标进行航迹起始和跟踪是一个很难解决的问题,对此提出一种基于m-best 2-D分配算法和广义似然比判决的多目标跟踪算法。数值仿真实验表明提出的多目标跟踪算法能够有效解决“量测-目标”数据关联问题,并且能在较短时间内发现假航迹,确认真航迹,大大减轻对系统的存储量、计算量的要求。

在衰减信道中基于最小贝叶斯风险的检测算法

针对实际检测过程中本地检测器至融合中心传输信道的非理想性,提出了基于两种非理想信道模型的分布式检测算法:第一种为融合中心已知非理想信道的瞬时状态信息;第二种为融合中心已知非理想信道的统计特性。通过最小化平均贝叶斯风险来设计本地检测器和融合中心的优化判决算法,其判决形式都可简化为似然比判决。最后通过仿真表明第二种模型的检测性能略低于第一种模型,但其计算量却大大降低。