-
题名基于频域残差及局部协方差的红外弱小目标检测
- 1
-
-
作者
李栋
-
机构
江苏自动化研究所
-
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第23期139-144,共6页
-
文摘
在复杂背景及强噪声干扰的场景中,红外小目标因其尺寸小、信号弱、缺乏文理特征等特点,极易湮没在背景和噪声中,导致检测虚警率高、算法复杂、计算量大等问题。为此,本文提出一种基于频域残差及局部协方差的红外弱小目标检测方法。首先,通过频域残差计算红外图像的显著图,以获得目标可能存在的区域。然后,在此区域内利用局部协方差检测方法做识别。最后,通过自适应阈值分割得到真实目标。对不同复杂背景的红外图像进行小目标检测实验,结果表明,与传统检测算法相比,该算法在不同场景下都能有效抑制背景和噪声,准确检测目标,且满足实时性要求。
-
关键词
目标检测
频域残差
局部协方差检测
显著性检测
自适应阈值
-
Keywords
target detection
spectral residual
local covariance detection
detection of significance
adaptive threshold
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于浮动域值法的物联网安全协方差盲检测
被引量:2
- 2
-
-
作者
徐伟
李佟鸿
-
机构
湖北警官学院信息技术系
武汉大学
-
出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第3期440-444,457,共6页
-
基金
2018年度湖北省教育科学规划重点课题(2018GA041)
2017年度教育部人文社会科学研究规划基金课题(17YJAZH043)
2017年度湖北省普通本科高校"荆楚卓越人才"协同育人计划项目(鄂教高函20172957)。
-
文摘
由于传统物联网安全检测方法的安全域值具有固定化特性,导致检测结果误差较高。提出基于浮动域值法的物联网安全协方差盲检测方法。分析物联网应用的拓扑结构,通过浮动域值法获取网络安全曲线,通过网络安全曲线组建物联网安全模型。利用协方差矩阵构建差值系数组方程,将通过估计获取的差值系数组建向量空间,采用支持向量机作为分类工具,实现物联网安全盲检测。仿真结果表明,所提方法具有较强的适应性以及鲁棒性,能够高效率、高精度完成物联网安全检测。
-
关键词
浮动域值法
物联网安全
协方差盲检测
-
Keywords
Floating threshold method
Internet of things(IoT)security
Covariance blind detection
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于能量和协方差的两步频谱感知
被引量:3
- 3
-
-
作者
黄浩
吴利民
-
机构
中国人民解放军空军预警学院研究生管理大队
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
-
出处
《无线电通信技术》
2014年第6期29-32,57,共5页
-
基金
"电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室"基金开放课题(CEMEE2014Z023B)
-
文摘
频谱感知是认知无线电中的一项关键技术,主要功能是能够快速准确检测出频谱中是否存在授权用户。频谱感知的能量检测算法简单,但在低信噪比情形下的检测性能不佳,而协方差算法在低信噪比环境下具有较好检测性能。针对上述情况提出了一种这两步相结合检测的算法,从而具有更准确的频谱感知性。仿真结果表明,两步检测算法在低信噪比情况下无需授权用户的先验信息,同时使算法的平均计算量相对于协方差算法有一定程度的降低,并能有效地提高频谱感知性能。
-
关键词
认知无线电
能量检测
协方差检测
两步检测
-
Keywords
cognitive radio
energy detection
covariance detection
two-step detection
-
分类号
TN98
[电子电信—信息与通信工程]
-
-
题名一种基于随机共振增强的协方差矩阵频谱感知算法
被引量:2
- 4
-
-
作者
张少文
王军
陈伟
李少谦
-
机构
电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室
-
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2011年第11期1633-1639,共7页
-
基金
自然科学基金资助项目(61071102)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(ZYGX2009X002)
+3 种基金
国家级重点实验室基金(9140C0202061004)
国家重点基础研究发展计划(973计划)课(2009CB320405)
"新一代宽带无线移动通信网"重大专项课题(2010ZX03006-002
2010ZX03005-003)
-
文摘
为了在避免对主用户系统产生有害干扰的同时提高频谱利用效率,要求认知无线电系统的频谱感知算法能在极低的信噪比下快速检测出主用户信号。由于可以避免能量检测面临的噪声不确定性问题,基于协方差矩阵的检测算法是一种有效的盲频谱感知算法。为了进一步提高极低信噪比下的性能,本文提出了一种基于随机共振的协方差矩阵频谱感知算法。该算法通过在接收信号中加入优化的特定信号,利用随机共振原理,增大有无主用户信号下的检测统计量概率分布函数的分离度,提高频谱感知的性能。仿真结果表明,相对于现有的协方差矩阵频谱感知算法,在相同的虚警概率下,所提算法可以显著提高极低信噪比下的检测概率,同时大幅度缩减检测时间。
-
关键词
随机共振
协方差矩阵检测
频谱感知
认知无线电
-
Keywords
Stochastic Resonance
Covariance matrix detection
Spectrum sensing
Cognitive radio
-
分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名基于多特征融合的红外弱小目标检测
被引量:4
- 5
-
-
作者
武杰
蔺素珍
禄晓飞
李大威
张海松
-
机构
中北大学大数据学院
酒泉卫星发射中心
-
出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第8期108-115,共8页
-
基金
国家自然科学基金(61702465)
国家自然科学基金(61774138)
+1 种基金
山西省自然科学基金(201901D111151)
山西省研究生创新项目(2021Y622)资助。
-
文摘
为解决红外弱小目标检测领域中基于单类先验知识的人类视觉系统检测方法检测准确率低、虚警率高以及显著图计算复杂等问题,提出一种在复杂背景条件下对红外弱小目标多种特性进行融合处理的检测方法。通过融合红外弱小目标的局部灰度值大、自身灰度信息符合二维高斯分布以及与邻域相似度低的三大特性,利用协方差检测和相似度对比计算得到显著图,对显著图进行简单阈值分割得到真实目标。对不同复杂背景和不同数据类型的红外源图像进行弱小目标检测实验,结果表明:与基线算法相比本文所提算法检测结果背景抑制因子和信杂比增益均提高2~3倍,交并比为HVS类方法最优,ROC曲线在较低虚警率时获得最高检测准确率。本文方法将红外源图像中弱小目标多个特性进行有效融合,提高检测精度的同时降低了显著图计算复杂度,在不同复杂背景和杂波干扰的情况下仍能取得较好的目标定位和背景抑制效果。
-
关键词
弱小目标检测
红外图象
目标背景灰度对比度
协方差检测
目标背景相似性
-
Keywords
small target detection
infrared image
target background gray contrast
covariance detection
target background similarity
-
分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-