一种雷达网多层并行检测系统性能分析

根据多传感器多层并行检测结构理论,结合传统雷达网系统的检测方式,提出一种更加贴近部队现有装备部署的有源地基区域性雷达网系统检测结构,并对该系统结构的检测性能和可靠性进行了分析。给出了该系统的加权融合算法,通过仿真对该系统结构的检测性能进行了对比分析,结果表明该系统结构继承了多层并行检测结构的特点,同时较之传统雷达网检测结构,检测性能有了较大提高。     

基于分布式检测的雷达组网探测技术研究

分布式检测处理技术能够在同等信噪比的条件下有效提高雷达网络的检测性能。分析了以分布式检测为基础的雷达网络处理模式和流程,然后重点针对传统雷达网所存在的问题和不足,给出了一种基于分布式检测体制的雷达网络化设计方案。该方案以传统雷达网络构架为基础,可以有效提高雷达网络的综合性能。相关仿真和分析结果表明,该方案借助网络内雷达间数据的联合处理,能够扩展雷达网的覆盖范围,充分发挥传统雷达的潜在能力。     

某雷达网的检测仿真

研究了某雷达在布网方式下的目标检测特性,首先讨论了该雷达网的布站方式和检测原理.然后给出了雷达网分布式检测融合系统的最优检测、融合系统全局最优化的必要条件和求解系统全局最优解的数值迭代算法,并进行了仿真。仿真结果表明,采用该融合算法对某雷达在布网方式下的目标检测特性进行优化.可有效提高系统的检测性能。     

SOJ干扰下雷达网检测性能分析

通过建立SOJ干扰时雷达的检测概率分布模型,研究了雷达网在秩K准则和Neyman-Pearson准则时检测概率分布,仿真了不同准则时雷达网的检测概率分布图,分析比较了以上2种融合准则的融合性能.通过仿真发现,雷达网检测概率分布图克服了传统方法利用单个空间位置检测概率描述雷达网性能的局限性,并且为干扰下雷达网融合准则的选取提供了一个更全面、更直观的参考.     

基于随机Petri网模型的多DSP系统性能分析

多处理器并行处理系统在许多领域都有广泛的应用,然而由于存在系统体系结构、通信带宽和软件并行性等诸多因素的影响,往往会很大程度上制约多处理器系统性能的发挥,因此有效的评估多处理器并行处理系统的性能是系统设计阶段必不可少的任务之一。本文以ADSP14060为核心的多DSP并行处理系统的结构特征,分析了＂主从＂并行结构和＂流水线＂结构的特点;在系统结构分析的基础上,分别建立了基于广义随机Petri网的多DSP并行处理系统模型,并应用该系统模型对＂主从＂结构和＂流水线＂结构的性能进行了全面的评估,找到影响系统性能的各种因素和提高系统性能的办法。     

基于OPDL的雷达组网系统建模仿真

本文建立了复杂环境下雷达网的OPDL模型，接着以雷达网分布式目标检测性能分析为背景，运用所建立的雷达网OPDL模型进行了仿真实验。研究表明，基于OPDL的雷达组网系统建模仿真是一种分析、评价雷达网系统的有效途径。     

某雷达网的检测仿真

研究了某雷达在布网方式下的目标检测特性，首先讨论了该雷达网的布站方式和检测原理，然后给出了雷达网分布式检测融合系统的最优检测、融合系统全局最优化的必要条件和求解系统全局最优解的数值迭代算法，并进行了仿真。仿真结果表明，采用该融合算法对某雷达在布网方式下的目标检测特性进行优化，可有效提高系统的检测性能。     

超宽带发射参考系统中的多级并行检测

针对超宽带技术中块发送结构下的发射参考技术,提出了一种新的多级并行检测算法.该方法利用少量参考帧与块内接收数据帧对理想接收波形进行多级联合估计,通过软判决逐级逼近理想接收波形,最大限度地利用了数据帧本身包含的脉冲接收波形信息,提高了误码性能.利用随机向量二次型的矩生成函数及其积分,推导了该检测算法在任意给定块结构时的性能下界.采用IEEE802.15.3a的室内多径信道模型仿真表明,与传统发射参考接收机和其他块发送结构下的检测方案相比,该检测算法具有更好的误码性能,并由仿真性能和分析下界得到了关于块结构和不同块长对性能影响的一系列结论.     

雷达网对抗远距离支援干扰检测能力分析

在建立单部雷达对抗远距离支援干扰检测概率模型的基础上,研究雷达网在秩K准则和Neyman—Pearson准则时检测概率分布,仿真出不同准则时雷达网的检测概率分布图,分析比较这两种融合准则的融合性能。通过仿真发现,雷达网检测概率分布图克服了传统的单个空间位置检测概率描述雷达网性能的局限性,并且为远距离支援干扰下雷达网融合准则的选取提供了一个全面、直观、准确的参考,具有一定的实际意义。     

基于FPGA控制的分布式多ADSP-TS201S实时图像编码平台

通过分析并行DSP的系统结构,提出了一种更加完善的分布式并行DSP的改进系统,并基于此改进系统实现了基于FPGA控制的多ADSP-TS201S实时图像编码平台.最后讨论了该系统的扩展性.实践证明,该系统对高分辨率图像以及高清视频信号具有较好的实时编码功能.     

特征检测与异常检测相结合的入侵检测模型

介绍了入侵检测技术的基本概念,讨论了几种常见的入侵检测技术,提出特征检测和入侵检测相结合的一种检测技术,建立了模型并分析了实验结果,发现其检测性能更好。     

网络入侵检测系统中的漂移检测

目前基于机器学习的入侵检测系统大都建立在入侵数据始终保持统计平稳的假设之上,无法应对攻击者有意改变数据特性或新型攻击方式的出现,而导致的检测率下降的状况.对于上述问题,即攻击漂移,提出了加权Rényi距离的检测方法.在KDD Cup99数据集上的实验证明,Rényi距离可以有效地增强检测效果;在检测到漂移后,通过重新训练模型可以使得对攻击的识别率显著提高.     

综合多级别检测的林地变化检测方法

为了提高植被变化检测精度和获取植被变化类型信息,在综合利用像素级变化检测、特征级变化检测和分类后变化检测的基础上,提出了一种由粗到精并准确获取变化信息的植被变化检测方法。文中选取2002 年和2007 年的QuickBird多光谱图像作为试验对象,使用像素级变化检测处理多时相遥感数据,确定出包含植被变化的候选区域;然后,使用特征级变化检测确定出变化区域;最后,结合分类后变化检测获取变化信息的位置和类型。通过对两时相遥感数据进行变化检测试验,并与各单独检测方法对比,验证新方法的有效性。结果表明:该方法在提高了变化检测精度的同时能够提供变化地物信息,可以有效地应用于植被变化信息的检测。     

主动红外探测式视觉生命探测系统

针对地震后救援现场光照度低、温度变化复杂等特点,设计一款视觉生命探测系统,该系统主要由图像采集、图像传输、图像处理及显示、系统控制四模块构成.当救援现场光照度≥1.0 lx 时,系统对救援现场进行可见光图像采集;当救援现场光照度<1.0 lx 时,采用红外主动探测方式,即系统近红外光源打开,CCD 接收救援现场反射的近红外光并将其转化为图像信号.同时,为提高救援现场环境成像的信噪比,系统中图像处理模块对采集的图像进行相应处理.该系统可实现低照度下震后救援现场的高清晰成像要求,为救援人员制定高效可行的救援方案提供决策依据.     

图像重采样检测

图像的重采样篡改检测和JPEG双重压缩的篡改检测都是图像篡改取证的重要方法.大多数重采样篡改检测都会忽略JPEG压缩对图像的影响,而文中提出的方法主要是利用图像经过重采样和JPEG压缩之后的周期性、图像的自然统计特征对重采样图像进行检测,首先提取出可以区分原图像和重采样图像的重采样因子和JPEG压缩因子,然后提取图像的4个统计特征,最后将6个因子组合成特征向量,利用支持向量机对其进行训练和分类.实验证明,该算法对于缩放因子小于1的图像和原图像都有较好的检测率.     

Greedy Detection

In this paper, we introduce a new greedy algorithm developed for communication systems characterized with multiple simultaneous data transmission. Specifically, we consider code-division multiple-access (CDMA) systems and systems employing space-time coding (STC). The optimum detection in such systems has an exponential complexity and cannot be used in practical systems. We show that performance close to the optimum performance yet with significantly lower complexity can be achieved by the proposed algorithm. Also, we show that its performance is significantly better than that of most of the existing sub-optimum schemes for a wide range of operating conditions.     

UWB SAR叶簇遮蔽目标中的变化检测技术

在超宽带合成孔径雷达叶簇隐蔽目标检测中,目前采用的变化检测算法主要包括归一化相减法和似然比法,这两种算法在实际应用中存在如下问题:归一化相减法在图像相关性较低时性能下降严重,而似然比法需要目标及杂波充分的先验知识。鉴于上述问题,本文提出了一种两级处理变化检测算法,第一级基于修正的线性均方估计构造变化检测量;第二级采用一种改进的秩序滤波器,在保持目标边缘特性的同时,克服了待检测图像中杂波分布的正向拖尾特性,提高了算法检测性能。文中最后基于实测数据验证了算法的有效性。      

Greedy Detection

In this paper, we introduce a new greedy algorithm developed for communication systems characterized with multiple simultaneous data transmission. Specifically, we consider code-division multiple-access (CDMA) systems and systems employing space-time coding (STC). The optimum detection in such systems has an exponential complexity and cannot be used in practical systems. We show that performance close to the optimum performance yet with significantly lower complexity can be achieved by the proposed algorithm. Also, we show that its performance is significantly better than that of most of the existing sub-optimum schemes for a wide range of operating conditions.     

基于激光检测的无人机探测系统与实验

现有的无人机探测通常采用以雷达扫描为主,辅以其他传感器探测的方式。但是,目前使用雷达探测的成本较高,而激光器作为一种低成本、低功耗的器件已受到人们广泛关注。以激光为载体,结合无线光通信中的捕获、瞄准、跟踪(APT)系统,设计并实现了一种基于激光探测技术的无人机扫描定位系统,并以气球模拟无人机目标的测试方式,测试了该系统的定位精度和效率。扫描试验结果表明:在激光发射器平均功率小于40mW的情况下,该系统对目标的捕获定位能达到较高的精度,误差在5%以内,最大可探测范围为45m。     

Lesion Detection in Dynamic FDG-PET Using Matched Subspace Detection

We describe a matched subspace detection algorithm to assist in the detection of small tumors in dynamic positron emission tomography (PET) images. The algorithm is designed to differentiate tumors from background using the time activity curves (TACs) that characterize the uptake of PET tracers. TACs are modeled using linear subspaces with additive Gaussian noise. Using TACs from a primary tumor region of interest (ROI) and one or more background ROIs, each identified by a human observer, two linear subspaces are identified. Applying a matched subspace detector to these identified subspaces on a voxel-by-voxel basis throughout the dynamic image produces a test statistic at each voxel which on thresholding indicates potential locations of secondary or metastatic tumors. The detector is derived for three cases: using a single TAC with white noise of unknown variance, using a single TAC with known noise covariance, and detection using multiple TACs within a small ROI with known noise covariance. The noise covariance is estimated for the reconstructed image from the observed sinogram data. To evaluate the proposed method, a simulation-based receiver operating characteristic (ROC) study for dynamic PET tumor detection is designed. The detector uses a dynamic sequence of frame-by-frame 2-D reconstructions as input. We compare the performance of the subspace detectors with that of a Hotelling observer applied to a single frame image and of the Patlak method applied to the dynamic data. We also show examples of the application of each detection approach to clinical PET data from a breast cancer patient with metastatic disease.