一种主动声呐恒虚警自主检测算法

在实现基本的恒虚警自主检测算法的前提下,对可变指数恒虚警检测器进行了研究,并提出了改进的可变指数恒虚警检测算法,最后通过仿真与试验验证了该改进算法的有效性。

基于大数据技术的网络异常检测方法

随着在大数据时代的到来,安全问题需要更先进的技术支持。因此,本文提出基于大数据技术的网络异常检测方法。在进行网络异常检测之前,首先要优化网络检测的数据处理,将数据进行标准化处理后建立符合大数据技术要求的检测模型,在模型中最终实现网络异常检测。用该方法和传统的多路径异常检测方法、信息融合异常检查方法进行对比,实验结果表明所提方法的虚警指数更低,网络异常检测的准确性更高。

非平稳环境下主动声呐检测器研究

针对在水下存在多途、混响及噪声边缘等非平稳背景条件下主动声呐检测器的检测性能,给出了一种变异指数的恒虚警率(Variability Index Constant False Alarm Rate,VI-CFAR)检测器。VI-CFAR结合了单元平均恒虚警率、最大选择恒虚警率和最小选择恒虚警率的检测算法,它在均匀平稳环境和非平稳环境下都具有较强的自适应性。理论分析和仿真结果表明,该检测器在均匀平稳背景下的检测性能与单元平均恒虚警率检测器相似,在多途、混响等干扰背景条件下具有较强的抗干扰能力,在噪声边缘背景下有较好的虚警概率控制能力且运算量小,是一种稳健的检测器。