混响背景下的距离扩展目标的GLRT检测

研究浅海混响背景下距离扩展目标的检测问题,由于海洋环境的干扰,影响信号检测效果.为此,提出了一种混响背景下的广义似然比双门限检测器(DHGLRT-RE).首先利用自回归(AR)模型对混响进行建模,利用估计的AR系数对混响进行预白化处理得到近似的白噪声环境,然后在近似白噪声背景下利用GLRT双门限检测器对目标进行检测.第一门限筛选出信噪比较高的待测距离单元,将对应的检测统计量非相干累加与第二门限进行比较,从而检测目标的有无.仿真结果说明,提出的检测器在混响背景下提高了对距离扩展目标的检测概率.     

基于改进VI-CFAR的模糊距离扩展目标检测算法

为了提高主动声呐在高斯背景下对距离扩展目标的检测能力,本文提出了一种新的恒虚警(CFAR)检测方法。该方法首先利用最小选择无偏最小方差和单元平均(UMCASO)方法对可变指数恒虚警(VI-CFAR)进行改进,得到改进VI-CFAR方法,再将其用于对距离扩展目标检测的第一门限处理中,同时第二门限处理使用模糊积累方法。仿真结果表明,该方法在均匀背景下只有较小的CFAR损失,而在多目标干扰下相比传统方法有更强的鲁棒性,对抗多目标干扰性能优越。对于起伏目标模型,模糊代数积积累准则性能优于模糊代数和积累准则。在不同的背景下,选用与之相适应的积累准则,可获得较为理想的检测性能。     

自适应低秩稀疏分解在运动目标检测中的应用

针对视频处理中运动目标的精确检测这一问题,提出了一种自适应的低秩稀疏分解算法。该算法首先用背景模型与待求解的帧向量构建增广矩阵,然后使用鲁棒的主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)对降维后的增广矩阵进行低秩稀疏分解,分离出的低秩部分和稀疏噪声分别对应于视频帧的背景和运动前景,然后使用增量奇异值分解方法用当前得到的背景向量更新背景模型。实验结果表明,该算法能更好地处理光线变化、背景运动等复杂场景,并有效降低算法的延迟和内存的占用。     

一种基于强散射中心的距离扩展目标检测方法

针对高分辨率雷达距离扩展目标检测问题,利用广义似然比检验,提出了一种基于强散射中心的恒虚警检测器.首先,以较高的第一虚警概率设置第一门限,提取强散射中心,然后针对强散射中心采用广义似然比方法得到检测统计量,并与基于第二虚警概率的检测门限进行比较,判断目标有无.仿真实验表明,这种检测器在已知和未知散射中心空域分布时都要优于SDD-GLRT(Spatial scattering density-generalized likelihood ratio test)检测器,并且具有鲁棒性.     

自适应不规则形状扩展目标跟踪算法

针对具有不规则形状的扩展目标跟踪问题,在目标先验形状未知和运动过程中目标形状发生突变的情况下,提出基于星凸形随机超曲面模型的自适应轮廓扩展目标跟踪算法.首先,研究星凸形扩展目标形状的径向函数傅里叶系数自适应设定问题,基于中心轮廓距离提出不规则形状的自适应方法.其次,针对扩展目标在运动过程中可能发生的形状突变问题,结合滑动窗口构造检测统计量对目标形变进行实时检测,并提出自适应轮廓快速逼近算法对形状突变的扩展目标进行实时跟踪.然后,提出一种拟Jaccard距离作为形状估计质量的评价指标.最后,仿真实验验证了本文所提算法的有效性.     

自适应结构化稀疏表示的海上目标跟踪研究

针对海上目标图像背景结构复杂,目标间相似度大,且遮挡和碰撞时常发生的特点,提出一种基于结构化局部稀疏表示的对角块外观模型构造方法,通过对外观表现稳定的图像块赋予较大权重来增加跟踪的稳定性。建立递推的目标跟踪模型,通过卡尔曼滤波算法解决每帧瞬时目标和跟踪结果之间的后验稀疏向量表示问题。最后实现帧目标搜索,瞬时目标与基函数词典之间残差最小的目标作为最优跟踪结果,同时采用增量主成分分析法重构跟踪结果以减少遮挡影响。将此方法与经典的目标跟踪算法进行比较,实验表明此方法具有较好鲁棒性和稳定性。     

基于稀疏残差距离的多工况过程故障检测方法研究

针对多工况过程,本文提出一种新的基于稀疏残差距离（Sparse residual distance,SRD）统计指标的故障检测方法.首先对正常的多工况标准化后数据直接进行稀疏分解,提取多个工况数据间相关关系,得到字典和对应的稀疏编码,以便构建全局检测模型,避免分工况且突出数据特征.然后计算正常多工况数据的近似值,构建稀疏残差空间,提出计算稀疏残差k近邻距离构建故障检测统计量,利用k近邻捕捉过程具有的非线性、多工况特征.最后通过数值案例和TE（Tennessee Eastman）生产过程进行仿真实验,验证了所提方法的有效性.     

基于稀疏表示的可变形部件模型目标检测

基于可变形部件模型DPM的目标检测算法采用方向梯度直方图HOG进行特征表示,由于HOG无法处理模糊的边界而且忽略了平滑的特征区域,从而影响了DPM算法的性能。为了提高DPM的性能,提出了一种基于稀疏表示的可变形部件模型目标检测的方法。该方法利用稀疏编码构建一种新的特征描述子来取代原可变形部件所使用的方向梯度直方图,新的特征描述子能够描述物体更多的信息,对图像中的噪声不敏感。实验结果表明,该方法在PASCAL VOC 2012数据集上提高了原可变形部件模型算法的精度。     

自适应加权特征字典与联合稀疏相结合的遥感目标检测

随着分辨率的提高,遥感图像空间包含的有用信息越来越丰富,这使得遥感数据的处理变得更加复杂,容易发生维数灾难并影响识别效果。针对这一情况,提出一种自适应加权特征字典与联合稀疏相结合的遥感图像目标检测方法(GJ-SRC)。首先将训练图像和待测图像进行Gabor变换以提取特征图像。然后计算各个特征值在进行稀疏表示时的贡献权重,通过自适应方法构造特征字典,使字典具有更强的判别能力。最后,提取每一类图像的公共特征和单个图像的私有特征构成联合字典,并利用测试图像稀疏表示进行目标检测识别。为了避免Gabor变换产生的维数灾难,在处理过程中采用PCA方法对特征字典进行降维,以降低计算成本。实验表明,与现有的SRC方法和遥感目标检测方法等相比,所提方法具有较好的检测效果。     

认知无线电中基于特征值检测的频谱感知算法

频谱感知的任务在于利用感知节点(无线传感器或者认知用户)采集的数据判断频谱空洞是否存在.基于最大特征值检测(MED)和最小特征值检测(SED)的方法最近被应用到频谱感知当中.这两种算法在检测实际应用当中普遍存在的相关信号时表现出良好的检测性能.然而,MED和SED算法对应的判决门限求解非常复杂,从而限制了它们在实际的认知无线电频谱感知中的应用.该文利用取样协方差矩阵的所有特征值,提出了一种新的基于特征值检测(ESD)的算法.利用多元统计理论获得了相应的判决门限.ESD算法无需主信号和无线信道信息参与感知过程.与此同时,它保留了与MED和SED相同的计算复杂度.更重要的是ESD算法对应的判决门限     

认知无线电中一种基于秩准则的鲁棒多天线盲频谱感知算法

在多天线感知场景中,噪声不确定的存在使得经典的能量检测算法的感知性能表现出不稳定性。基于多天线接收信号的统计协方差矩阵为秩-1矩阵这一事实,提出一种基于秩准则的频谱感知方法。该方法首先将取样协方差矩阵分解为具有未知秩的理想信号矩阵和噪声扰动矩阵之和,然后采用秩检测准则估计接收信号子空间的最佳维数,最后利用该值判断信道的状态。与经典的能量检测方法相比,新方法对噪声不确定性具有良好的鲁棒性,且属于全盲检测方法。具体而言,新方法在感知判决过程中,无需事先知道噪声方差以及主用户信号和无线信道的统计特征。仿真结果验证了基于秩准则的多天线频谱感知算法的有效性。     

靶场红外测量图像弱信号小目标检测系统的设计与实现

分析了红外图像中小目标、噪声以及背景的特点,考虑到单帧图像处理不能兼顾对目标的可靠检测和低的虚警概率,而现有的多帧检测算法计算量大,难以实时实现,采用了将单帧和多帧检测有机结合的小目标检测技术.首先采用基于高阶统计量的目标检测算法,从单帧强噪声图像中检测出虚警率低的候选目标点;然后针对小目标运动的一致性和连续性,采用多帧高阶互相关的序列图像处理方法,得到目标运动轨迹;最后再对目标运动轨迹进行综合评判,进行航迹确认,得到真实目标的位置和轨迹.实验结果表明,该技术降低了虚警概率,提高了检测概率.     

基于RMT的合作频谱感知新算法及其性能分析*

针对认知无线电中的频谱感知问题,利用随机矩阵理论(random matrix theory,RMT)最新研究成果,提出了一种新的合作频谱感知算法(maximum-minimum eigenvalue detection,MMED)。该算法将采样协方差矩阵最大特征值与最小特征值的比值作为统计判决量,并利用最小特征值概率分布求得判决门限。理论分析与仿真结果表明,与基于最大特征值的频谱感知方法相比,MMED算法不仅具有感知性能更好以及对噪声不敏感等优点,而且在认知用户数较少、样本较小的情况下,也可获得较好的检测     

A test for the equality of covariance matrices when the dimension is large relative to the sample sizes

A simple statistic is proposed for testing the equality of the covariance matrices of several multivariate normal populations. The asymptotic null distribution of this statistic, as both the sample sizes and the number of variables go to infinity, is shown to be normal. Consequently, this test can be used when the number of variables is not small relative to the sample sizes and, in particular, even when the number of variables exceeds the sample sizes. The finite sample size performance of the normal approximation for this method is evaluated in a simulation study.     

杂波协方差矩阵结构的融合估计方法

针对特定杂波背景下的最优或次优杂波协方差矩阵估计方法难以适应过渡杂波环境的问题,提出协方差矩阵结构的融合估计方法,通过调整参数涵盖现有的3种杂波协方差矩阵估计方法,并分析所提出方法对应的自适应归一化匹配滤波器的自适应特性.其次,确定了控制参数的经验公式,经验公式符合数值结果.最后,从估计精度、恒虚警率特性和检测性能3个方面对所提出方法和已有方法进行对比分析.仿真结果表明,在过渡杂波环境中,所提出方法的精度更高、检测效果更好,对实际杂波非高斯程度时空渐变性具有较强的适应能力.     

肾上腺素的检测进展

肾上腺素(AD)是一种人体儿茶酚胺类神经递质,对其的分析测定在医学和生物学研究中有着重要的意义。详细介绍了AD各类分析检测方法的原理、研究进展,并对目前常用的各种检测方法在检测限、特异性、检测速度、简便性、检测成本、自动化程度等方面进行了分析和比较,最后,对AD的快速检测方法的发展方向及其应用进行了展望。     

基于运动信息与多尺度分水岭的视频目标分割

从视频序列中提取视频目标是基于内容编码中的一项关键技术。提出了将高阶统计运动检测和多尺度分水岭相结合的视频目标分割算法。该算法首先利用高阶统计运动检测算法检测出运动区域,通过后处理得到运动目标的初始模板。然后,用小波变换对视频图像进行多分辨率分解。在最低分辨率上应用分水岭算法分割得到具有精确边缘的分割区域,通过将区域融合后的区域逐步投影到高分辨率图像上并结合高分辨率图像上的分水岭算法逐步提取出具有精确边缘的区域。最后,将运动目标的初始模板和多尺度分水岭分割得到的区域结合起来提取出具有精确边缘的视频对象。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的视频对象。     

基于矩阵分解的海洋SAR图像舰船检测

针对海洋原始图像与低秩和稀疏矩阵分解模型数据结构不一致的问题,本文提出一种新的基于矩阵分解的海洋SAR图像舰船检测方法.首先该方法需对结构化相似的海洋SAR图像进行重组:然后根据重组矩阵特性适应性设计一个分解精度更高、分解速度更快的新矩阵分解模型,并利用增广拉格朗日乘子法求解模型,在不依赖任何杂波模型和检测统计量的前提...