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针对目标多参数联合估计问题,利用目标在空-频域的稀疏性,提出了一种基于奇异值分解的正则化多测量矢量欠定系统聚焦求解(SVD-RMFOCUSS)算法,实现了目标角度速度参数的联合估计。在发射信号采用脉间捷变频技术的基础上,通过建立基于过完备字典矩阵的角度速度估计信号模型,采用奇异值分解提取信号子空间以降低运算量,利用RMFOCUSS算法完成目标角度速度参数与字典元素的自动匹配,给出了基于MUSIC算法的角度速度联合谱计算公式,并与文中所提算法进行了比较。仿真实验表明文中所提方法可以在低信噪比的情况下实现目标参数的精确估计,且估计性能优于MUSIC方法,具有更高的角度、速度分辨力及估计精度。同时该方法也适用于强欺骗干扰下对弱信号的检测与估计。 相似文献
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一种基于多重分形的SAR图像边缘检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
分形维数只能刻画那些具有理想的自相似性的分形体,现实中的许多纹理并不满足这一条件,因此单一的分形维数并不足以描述和刻画SAR图像的纹理,多重分形维数更适合于描述图像的纹理.通过计算原始SAR图像离散点数据的奇异性指数,然后对应每一点奇异性指数计算全局多重分形奇异谱,根据判决准则区分边缘和纹理可以实现SAR图像的边缘检测,实验结果表明,基于多重分形特征的边缘检测算法能够检测到许多局部细节,同时又避免出现不重要的细节,突出了主要的边缘信息,很好地区分出SAR图像的纹理和边缘. 相似文献
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随着物联网的广泛应用,物联网的安全问题受到越来越多的关注.针对物联网环境下异常网络流量问题,提出了基于机器学习的物联网异常流量检测方法.首先通过使用聚类算法分析物联网一段时间内网络数据的特征,然后使用连续假设检验算法对特征进行分类,并对恶意流量的空间分布进行二次特征分析.实验表明,相对于传统的异常流量检测方法,该检测方... 相似文献
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该文研究了海杂波功率谱的多重分形特性。为了克服频谱傅里叶分析的缺点,用现代谱估计的方法来计算海杂波的功率谱。AR模型是一个线性预测模型,它通过序列的自相关函数矩阵来估计功率谱,并且具有更精确的频谱分辨率。该文主要分析基于AR谱估计的海杂波功率谱的多重分形特性,以及在微弱目标检测中的应用。首先,以分数布朗运动(FBM)模型为例,证明其功率谱具有多重分形特性。其次,根据X波段雷达的实测海杂波数据,通过多重去趋势分析法(MF-DFA)验证了海杂波AR谱的多重分形特性。最后,分析了海杂波AR谱的广义Hurst指数以及影响参数,并提出一种基于局部AR谱广义Hurst指数的目标检测方法。实验结果表明,该种检测方法具有海杂波背景下微弱目标检测的能力。与现有的分形检测方法和传统的CFAR检测方法对比,该算法在低信杂比情况下具有较好的检测性能。 相似文献
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突发信号盲存在性检测的两种算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文从频率域和广义频率域研究了复数高斯白噪声信道中突发信号的存在性检测问题,分别提出了基于频率域短时傅氏变换幅度谱熵和基于广义频率域奇异值分解的检测算法,并与时间域的短时能量算法进行了比较.仿真结果表明谱熵法具有较好的鲁棒性,特别是在低信噪比时能够获得较高的检测概率,并且受突发信号调制方式等参数的影响较小.奇异值算法与短时能量法相比更适用于采用QAM调制的突发信号. 相似文献
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针对解调数据有无物理帧结构的检测问题,该文提出了一种基于多重分形谱的物理层帧结构检测算法。首先,在定义序列有偏性与0, 1出现概率关系的基础上,根据编码序列、扰码序列和物理帧的生成原理,通过计算相关序列中的0, 1出现概率推导出它们的有偏性关系,即物理帧、编码序列和扰码序列的有偏性逐渐减小;然后,利用上述结论并结合多重分形谱具有描述有偏性分布的特点,对待识别序列进行固定长度拆分并计算多重分形谱宽度值;最后,通过观察多重分形谱宽度值的分布实现解调数据有无物理帧结构的检测。仿真试验验证了算法的有效性,表明该算法具有一定的工程应用价值。 相似文献
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为有效定位识别和提取网络流量序列的暂态性异常特征,针对网络异常流量特征扰动性和暂态性特点,提出一种基于小波分解的二叉分类回归决策树主分量特征优化跟踪特征提取算法。利用训练集建立决策树模型,采用二叉分类回归决策树模型进行主分量特征优化跟踪建模,利用双正交提升小波分解得到的各层细节信号对暂态性扰动特征的敏感性,通过小波分解得到各层细节信号,将提取的小波分层细节信号的奇异值分解特征再返回到决策树主分量特征优化跟踪模型中,实现网络流量异常特征的定位提取和识别。仿真实验表明,改进算法的抗干扰能力和分辨率提高显著,暂态性异常特征谱图分辨能力提高,异常特征分布谱清晰可见,展示了较好的特征提取和状态识别性能。 相似文献