恒虚警极化自适应子空间检测器

本文研究了在未知统计特性的局部均匀高斯杂波环境中的相干雷达极化自适应目标检测问题.基于广义似然比检验提出极化自适应子空间检测器,并推导出虚警概率和检测概率的理论表达式.研究结果证明该算法在均匀杂波环境和局部均匀杂波环境都有恒虚警的性质.比较了均匀杂波环境下极化自适应子空间检测器、极化广义似然比检验和极化自适应匹配滤波器算法的检测性能,仿真分析了不同极化状态局部均匀杂波环境下极化自适应子空间检测器算法在的检测性能.

一种极化鲁棒自适应子空间检测算法

提出一种高斯杂波和噪声背景下的极化鲁棒自适应检测算法.因阵列校正误差、波束指向误差等因素引起的目标标称导向矢量与真实的不一致,可能会导致检测性能下降.通过在目标标称导向矢量子空间增加一些矢量,提出一种基于子空间的对模型失配鲁棒的检测算法.仿真结果表明,当目标导向矢量误差较大时,算法仍能取得较好的检测性能.

一种新的稳健匹配子空间检测算法研究

考虑了一种特殊情况下的白高斯噪声下的稳健匹配子空间检测算法,即假定在备择假设下噪声功率已知,而零假设下的噪声功率未知。首先推导了基于广义似然比的检验统计量,该检测统计量的分布可以近似为F分布与χ2分布2个独立分量的线性组合形式,给出了适合数值计算的检测性能计算公式,最后利用计算机仿真讨论了该算法的检测性能,并验证了理论分析的有效性。

高分辨雷达距离-多普勒扩展目标广义自适应子空间检测器

本文提出了一种非高斯杂波中的距离-多普勒扩展目标广义自适应子空间检测器(RDST-GASD).采用了频率-慢时间子空间模型来描述宽带雷达回波信号序列.杂波的统计模型采用球不变随机向量描述,各距离单元内的杂波具有相同的归一化协方差矩阵和不同的功率(非均匀),并且假设可以得到只含有杂波的参考单元的数据以估计杂波的协方差矩阵.通过理论分析证明了RDST-GASD对杂波的功率和协方差矩阵都具有恒虚警的性质.对于宽带雷达,在相参处理时间内,目标回波通常存在越距离单元走动,RDST-GASD进行了距离对齐处理,从而实现了有效的相参积累,提高了检测性能.

基于匹配子空间的高频雷达恒虚警检测

雷达回波信号经过三维FFT信号处理之后得到了距离、多普勒、波束角度信息,常规高频雷达目标检测只是在特定的波束内距离-多普勒平面进行的,显然,这样的处理方式不是最优的。当外部干扰和杂波很强时,常规的检测方法会将门限设置较高,限制了对弱小目标的检测。本文针对弱小目标在强干扰或强杂波中的的情况,将匹配子空间的思想应用到了高频雷达的目标检测中。首先,在距离-多普勒平面内采用开关恒虚警检测方法,然后将检测单元的波束空间分成信号子空间和噪声子空间,对检测后的数据向信号子空间上投影,进一步对目标进行识别检测。由匹配子空间检测理论及仿真结果可知该方案将是三维高频雷达数据的最优解。

参数可调的联合子空间目标检测方法

基于Rao和Wald检验准则,本文推导了联合子空间(Union of Subspaces,UoS)检测器(UoS-Rao、UoS-Wald),并通过引入一个可调参数提出一种可调检测器(UoS-Tunable),从而实现联合子空间目标检测,通过调节参数来灵活调节检测器的检测性能、分类性能与选择性。当可调参数较小时,可以提高检测性能与分类性能,并提高其对信号失配的鲁棒性;当可调参数较大时,则会降低检测性能与分类性能,但会提高其对于信号失配的选择性。最后,仿真实验验证了所提方法的有效性。

训练样本不足时的子空间信号检测方法

为了解决训练样本不足时的子空间信号检测问题,提出了两种有效的降秩检测器。基于主分量分析(PCA)的思想,先把常规自适应子空间检测器中采样协方差矩阵(SCM)的求逆运算用噪声特征子空间矩阵与其共轭转置的乘积代替,构造降秩子空间检测器;为进一步提高算法稳健性,把降秩子空间检测器的求逆运算用Moore-Penrose逆代替。仿真结果表明,所提方法在训练样本充足及不足时,均比现有方法具有更好的检测性能。

K分布杂波中距离扩展目标的Wald检测

将距离扩展目标建模为子空间信号,用球不变模型模拟K分布杂波,提出了广义Wald检测算法。该算法是对待检测距离单元进行非相参积累,对杂波的纹理分量而言具有CFAR特性。首先对各个待检测距离单元分别检测,其输出的统计量是"白化"后的信号向信号子空间投影的能量和其向与信号子空间正交的噪声子空间投影的能量的比值来计算的,然后将各个待检测距离单元输出的统计量进行累加,形成最终的检验统计量。为了验证其有效性,通过Monte Carlo仿真了该算法的检测性能,并与文献[5]提出的自适应Wald检测器进行比较。

一种利用稀疏表示的距离扩展目标检测新方法

针对在高斯白噪声背景下距离扩展目标检测问题,通过构造Sinc基来线性表示距离扩展目标的一维距离像,将稀疏表示理论引入到目标检测中,提出了基于Sinc基的自适应子空间检测器检测新方法.首先由基追踪算法估计噪声功率,再由基追踪去噪算法得到的残余分量估计噪声协方差矩阵,最后通过一阶高斯模型自适应子空间检测器来实现距离扩展目标检测.基于实测宽带雷达回波数据的实验结果表明,所构造的Sinc基可以很好地线性表示距离扩展目标的一维距离像,有效地实现距离扩展目标检测.

局部均匀环境中自适应极化与波形优化检测

研究了一种局部均匀环境中的自适应优化检测算法。首先提出了两种波形设计方案;然后基于自适应子空间检测器提出自适应极化分集与波形设计联合优化检测算法,该算法首先将优化检测问题转化为多参数的联合优化问题;进而应用田口优化算法解决该优化问题。仿真实验证明,在局部均匀环境中提出算法相比其他算法检测性能获得了极大改善;重要的是,由于引入高效的田口优化算法,提出算法的效率得以极大提高。

基于特征向量跟踪的数据压缩MMSE多用户检测

为解决只有特征向量跟踪的子空间跟踪算法不能应用于MMSE多用户检测的问题.应用数据压缩技术提出一种只基于特征向量跟踪的数据压缩MMSE多用户检测方法,其计算复杂度为O(NK).利用FDPM子空间跟踪算法进行了计算机仿真.仿真结果表明,这种检测方法的性能是良好的.

无线Ad hoc网络中的联合信源信道有效用户安全识别方法

无线Ad hoc网络采用无线信道、有限电源、分布式控制等技术,因此存在信道安全威胁和大量的能量消耗等问题。为了克服以上问题,论文提出了一种基于DS-CDMA的无线Ad hoc联合信源信道有效用户安全识别方法,对已知头标识采用加密保护,在接收机结点处应用基于子空间的多用户检测技术,并通过有效用户识别方法只对头部数据进行有效用户安全识别,。仿真实验表明:本方法改善了漏警概率和活动用户数估计精度,不但减少了丢弃重发,节省无线模组工作时的能量消耗,同时达到了对有效用户安全识别的目的,提高了信道安全性能。

Ad Hoc网络中识别有效用户的方法

网络采用无线信道、有限电源、分布式控制等技术,因此存在信道安全威胁和大量的能量消耗等问题。为了克服以上问题,论文提出了一种基于DS-CDMA的无线Ad Hoc联合信源信道有效用户安全识别方法,对已知头标识采用加密保护,在接收机结点处应用基于子空间的多用户检测技术,并通过有效用户识别方法只对头部数据进行有效用户安全识别。仿真实验表明:本方法改善了漏警概率和活动用户数估计精度,不但减少了丢弃重发,节省无线模组工作时的能量消耗,同时达到了对有效用户安全识别的目的,提高了信道安全性能。