突发信号存在性自适应盲检测算法

提出了一种突发信号存在性自适应盲检测算法,采用谱方差作为检测函数,通过设置噪声函数集来跟踪背景噪声的变化,实时自适应调整门限值,然后采用长度控制与状态转换的判决机制改善检测函数的抖动对判决结果的影响,提高了突发信号的正确检测概率。仿真结果表明,所提算法与短时能量法和谱熵法相比,具有较好的稳健性,尤其在低信噪比条件下具有更好的检测性能。     

基于块稀疏度估计的压缩感知自适应重构算法

块稀疏信号是一类具有特殊结构的稀疏信号。针对块稀疏信号块稀疏度未知的情况,提出了一种基于块稀疏度估计的自适应重构算法并将其应用于压缩感知。算法首先对信号的块稀疏度进行初步估计计算得到一个支撑块索引集合的估计值,利用得到的估计值对残差进行初始化;接着对测量矩阵的子块和当前残差进行相关性匹配操作以选取信号的支撑块集合;然后依据正则化原则再次对由相关性匹配操作得到的信号支撑块集合进行筛选;最后通过迭代过程获得信号最终的支撑块集合。仿真实验结果表明,提出的算法与现有的块稀疏信号自适应重构算法比较,具有较好的重构成功概率,且算法的平均运行时间更短。     

基于混合加权的双门限能量协作检测算法研究

研究无线电系统能量优化问题,由于路径损耗导致检测到的信号能量值减小,信号干扰增大,门限值减小,从而使双门限能量协作检测算法的检测概率降低。针对此问题提出混合自适应加权双门限检测算法。首先利用两个门限值将认知用户检测到的能量值划分为不同的区域,然后对位于两个门限值之间的认知用户检测能量值引入信噪比权重因子和距离权重因子进行混合加权,依此来自适应调整其双门限权值,以减小能量损耗较大的信号对门限值的影响,最后融合中心采用"或"准则做出最终的检测结果。仿真结果表明混合自适应加权双门限检测算法比传统等权值的双门限能量协作检测算法具有更高的检测概率,使通信系统能量检测准确性大大提高。     

基于循环谱的MPSK信号盲检测

针对MPSK信号在低信噪比、非合作条件下存在检测概率低的问题,提出了基于循环谱分析器的检测方法。方法根据MPSK信号循环平稳特性,通过在频率和循环频率双频率平面内的循环谱峰值特征搜索完成检测,不需要知道信号的编码序列、载频、码元宽度等先验参数,采用时域平滑实现循环谱估计,减小了计算量。仿真结果表明方法对MPSK信号具有较高的检测概率,而且证明数据长度的增加能够显著提高检测性能。     

一种改进的多天线信号能量检测方案

能量检测（ED）方法是最常用的信号检测方法之一,其具有实现复杂度低和不需要信号先验信息的优点。当噪声方差已知时,能量检测算法可以获得较好的检测性能。在大多数情况下,噪声的方差是需要预估的,因此噪声方差估计的不确定性会对能量检测算法性能造成较大的影响。为了减小由噪声方差不确定性造成的影响,提出了一种改进的多天线能量检测方案。方案将多天线采集的信号进行简单组合,从而构建出一种与噪声方差无关的判决统计量。理论公式表明,方案的检测概率和虚警概率是与噪声方差无关的。仿真结果显示,当天线的数量大于3时,方案的检测性能优于传统的能量检测性能。     

基于JPEG双量化效应的图像篡改盲检测

JPEG图像的双量化效应是检测和发现JPEG图像篡改的重要线索。针对现有检测算法大多数是基于DCT块效应而较少利用双量化效应的情况,提出了一种利用JPEG双量化效应的图像篡改盲检测新方案。该方案对比用DCT系数直方图计算的未篡改区域后验概率和用区间长度计算的未篡改区域后验概率之间的差异性,提取能有效区分篡改块和未篡改块的特征,计算每个DCT块的特征值,然后设置阈值,将特征值大于阈值的图像块判定为篡改块,最后通过选取连通区域,标定篡改区域。实验结果表明,与已有的类似方案相比,该方案能够较精确地检测和定位篡改区域,且对颜色、纹理丰富的图像具有明显优势。     

结合循环平稳特征和自适应双门限检测的频谱感知算法

针对单门限能量检测算法存在虚警率高、循环平稳特征检测算法计算复杂等问题,为了降低无线信道平均捕获时间和信号检测算法复杂度,提出一种联合循环平稳特征的自适应双门限能量检测算法.该算法根据无线信道占用状态自适应调整双门限值搜索频谱信息,将无线麦克风信号接收后直接送入第1个积分电路,在双门限区域之外采用无线信号能量检测;当第1个比较器中能量累积输出低于检测下门限时,表明未检测到无线信号;当积分电路输出超过检测下门限时则启动第2个积分电路,当第2个比较器中能量累积超过检测上门限时启动第3个比较器,超过同步门限判断虚警状态;在双门限区域之间采用循环平稳特征检测快速、准确地捕获无线麦克风信号,并合理设置保护频带,让非授权用户充分利用保护频带之外的频谱资源.仿真结果表明,文中算法有效地提高了无线认知网络的无线信号检测概率和频谱感知精度.     

基于视频的实时烟雾检测算法

为了解决实际烟雾检测中的准确率低、适应性差和速度慢三大问题并提高实时烟雾检测效率,提出基于块的实时烟雾改进算法。首先采用一种基于块的背景减除法提取运动块,再使用归一化的YIQ空间烟雾颜色模型对运动块进行色度检测。然后对由运动块组成的连通域进行时间域上的快速运动方向估计,从而获得烟雾区域,并消除运动异常块的干扰。实验结果表明,该算法简单有效,计算速度快,能适应场景光照变化,能实时检测到烟雾。     

基于随机性检测的链路层加密数据盲识别方案

为识别链路层加密数据,构建了以块内频数检测为主的链路层加密数据盲识别方案。针对分块长度影响块内频数检测识别率的问题,提出了基于方差原理的比特序列分块长度值选择方案。针对块内频数检测对长度较短的比特序列的识别能力有限的问题,提出了基于随机抽样原理的比特序列信息提取方法,以提高对未加密比特序列的识别率。最后,以某无线网络链路层数据的识别为例,对提出的方案进行了验证。结果表明,提出的方案对链路层加密数据具有较高的识别率,相关成果可为进一步的协议识别技术研究打下基础。     

基于小波包能量特征及LVQ的目标检测方法研究

基于常规雷达的目标检测方法不能很好地适应冲击雷达目标的检测,提出了一种基于小波包能量特征与LVQ神经网络相结合的新颖目标检测方法;首先利用小波包对目标回波信号进行分解,以得到目标的能量特征量,该特征量能明显区分目标和噪声;然后将能量特征量送入学习向量量化(LVQ)神经网络进行训练与仿真,以实现对超宽带目标信号的检测;仿真结果表明,该方法能获得较高的检测概率,较低的虚警概率.     

一种公共网络攻击数据挖掘智能算法研究

公共网络的开放性和自组织特性导致网络容易受到病毒干扰和入侵攻击,对攻击数据的准确高效挖掘能确保网络安全。传统方法采用时频指向性波束特征聚类方法实现攻击数据挖掘,在信噪比较低时攻击数据准确挖掘概率较低。提出一种基于自适应滤波检测和时频特征提取的公共网络攻击数据挖掘智能算法。首先进行公共网络攻击数据的信号拟合和时间序列分析,对含噪的攻击数据拟合信号进行自适应滤波检测,提高信号纯度,对滤波输出数据进行时频特征提取,实现攻击数据的准确挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行网络攻击数据挖掘,对攻击数据特征的准确检测性能较高,对干扰的抑制性能较强,能有效实现网络安全防御。     

利用时空背景模型的快速运动目标检测方法

为了弥补运动目标检测中传统混合高斯背景模型仅对单个像素建模、运算耗时的不足,通过提取背景时间统计特征和空间区域特征建立模型,针对模型中的高斯分量采用一种改进的分量个数自适应算法,并在此模型基础上,提出一种自适应迭代分块目标检测方法。通过包含区域信息的背景模型检测目标,减少在同一背景区域中目标的误判和漏判。将自适应迭代分块检测算法与背景的区域信息结合,可以在不降低检测精度的前提下大大提高算法执行速度。实验结果表明,相对于传统算法,本文检测法检测结果信噪比更高,目标更加完整,运行速度平均提高了22%。     

基于门限联合判别的同质网络入侵检测仿真

动态同质网络在路由转发控制中节点分布具有动态性,容易受到病毒入侵,提出基于上下门限联合判别的动态同质网络入侵检测算法。以时间均值和谱密度为网络入侵检测的统计特征量,采用宽平稳随机序列分析方法构建网络入侵的统计信号分析模型,对入侵信号采用相关性检测和同态匹配滤波方法进行降噪和盲源分离处理,结合极速学习方法进行动态同质网络的入侵特征量提取,采用上下门限联合判别方法实现动态同质网络的入侵检测。仿真结果表明,采用该方法进行动态同质网络的入侵检测的准确性较高,抗干扰能力较强,对入侵信息的准确检测概率提升效果显著。     

脉冲噪声环境下的韧性匹配滤波检测方法

针对传统局部最优匹配滤波检测性能在脉冲噪声环境下会明显退化的问题,提出一种韧性匹配滤波检测方法。利用噪声分布概率密度函数求出非线性变换公式,对观测信号作非线性变换和匹配滤波检测。应用于BPSK调制信号的匹配检测滤波信号仿真表明,该算法在抑制脉冲噪声方面对噪声特征指数具有良好韧性,在脉冲噪声环境下比传统局部最优匹配滤波方法具有更好的检测性能。     

基于不同背景噪声的联合检测技术

提出一种简单、实用的联合检测技术,将经典的基于能量和过零率的双门限法与基于小波变换的子带能量法巧妙地结合起来进行语音信号的端点检测,充分利用双门限法算法简单、实时性好、准确率高,小波子带能量对高斯白噪声区分性能强的特性。仿真结果表明新算法能提高检测系统在噪声环境下端点检测的准确率。     

A New Ship Target Detection Algorithm based on SVMin High Resolution SAR Images

The characteristics of ocean background and target in the high resolution synthetic aperture radar (SAR) images are analyzed.Aiming at the requirements of ship detection in high-resolution synthetic aperture radar (SAR) image,the detection accuracy,intelligence level,real-time and processing efficiency,we put forward a high resolution SAR images ship detection algorithm based on support vector machine.The algorithm designs a pre-training support vector machine (SVM) classifier and complete the screening of the ship target block area,then the algorithm of optimal entropy thresholds proposed by Kapur,Sahoo,Wong(KSW) will be used on the target area selected for fine detection of ship targets.In this paper,several commercial satellite data,such as TerraSAR-X,are used to verify the experiment.Comparing with the classical CFAR detection algorithm,Experimental results show that the algorithm can improve the false alarm caused by the speckle noise and ocean clutter background inhomogeneity.At the same time,the detection speed is also increased by 20% to 35%.     

基于小波去噪的联合频谱感知优化算法

传统的能量检测算法由于受到噪声不确定性的影响,在信噪比较低时检测精度差,理论上较优的循环平稳特征频谱感知算法的计算复杂度偏高。因此,在传统能量检测算法基础上结合小波阈值去噪和差分能量检测模型,提出一种优化的双门限联合检测算法。使用能量检测法来判断双门限区间之外的区域,双门限阈值内的不确定性区域使用小波阈值去噪重构后做差分能量检测,并根据信道实时状态动态地调整双阈值。当信道质量较差时,增大双门限之间的距离,否则缩短双门限之间的距离,从而提高频谱检测效率。通过仿真对比得知,该算法有效地提高了噪声不确定性影响下频谱感知的准确性,并且降低了感知算法的计算复杂度。     

基于EMD和交叉熵的语音端点检测算法

针对复杂噪声环境下基于经验模态分解(EMD)的端点检测算法准确率低且不能自适应环境问题,提出了一种结合EMD和交叉熵的语音端点检测新算法。算法利用白噪声在各本征模态函数(IMF)中的概率分布是既定的且与幅值无关的EMD分解特性,将衡量语音帧与噪声帧概率分布差异性的交叉熵特征与EMD能量特征相结合,设置自更新检测阈值,实现复杂噪声环境下的语音端点检测。仿真实验证实了该方法在低信噪比以及非平稳噪声情况下具有显著的有效性和优越性。     

基于大数据分析的低频电磁信号光纤传感检测装置设计

为了提高低频电磁信号光纤传感检测能力,提出一种基于大数据分析的低频电磁信号光纤传感检测装置,采用光纤传感器进行低频电磁信号采集,构建低频电磁信号的时频特征分析模型,提取光纤传感检测的低频电磁信号谱特征量,采用大数据融合方法进行光纤传感检测的低频电磁信号谱特征融合,构建光纤传感检测的低频电磁信号时频分解模型,采用快速分数阶傅里叶变换实现低频电磁信号光纤传感检测和噪声分离,结合盲源检测结果,提高对低频电磁信号的光纤传感检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行低频电磁信号光纤传感检测的准确性较高,联合感知能力较强,信号的主瓣展宽较高,说明检测的抗干扰性较好。