分布式MIMO雷达双门限GLRT CFAR检测

在分布式多输入多输出雷达目标检测中,为降低融合中心与局部雷达站之间的数据传输率,提出了一种双门限广义似然比恒虚警率检测算法.首先对局部广义似然比检验统计量进行第一门限判断,将过门限的局部检验统计量传送给融合中心.然后在融合中心进行融合检测,与第二门限比较得到判决结果.推导了双门限广义似然比检测器的虚警概率闭式解.仿真结果表明,双门限广义似然比检测算法在降低数据传输率的同时能保证较好的检测性能.     

多传感器检测系统的自适应融合算法

通过分析分布式检测系统的工作原理，提出了一种新的基于并行检测系统的全局检测融合方法，该方法利用检测器局部判决结果与融合中心融合结果的误差对全局检测器下一步判决所采用的方法与参数进行修正，从而达到提高全局检测系统检测概率的目的．分析表明，该算法能有效提高系统的性能．     

非平衡单层套设计中组间方差分量的置信区间

研究了非平衡单层套设计中组间方差分量的区间估计问题,利用广义置信区间的概念,建立了精确置信区间,证明了频率性质和不变性,模拟结果说明其在覆盖概率和区间长度方面优于文献中的已有方法。     

纵向非单调缺失数据下部分线性模型的广义经验似然推断

为了研究纵向非单调缺失数据下部分线性模型的估计问题,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计。证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信区间,模拟研究比较了广义经验似然与正态逼近方法的有限样本性质。     

基于局部量化观测的微弱信号分布式Rao检测

针对能量和带宽受限的无线传感器网络下的目标检测问题,提出了基于局部量化观测的分布式Rao检测方法。利用渐进检测理论构造分布式检测的优化问题,通过粒子群算法求解得到最优局部量化阈值,推导出Rao检测器以及虚警概率和检测概率的解析表达式。与均匀量化方案和未量化方案进行对比分析,仿真结果表明:本文方法在适当增加量化深度的情况下可减少信息损失,有效地改善检测性能。     

一种提高距离扩展目标检测性能的新方法

针对传统二进制积累的硬阈值滤噪性能的不足,提出了一种基于局部模糊阈值的距离扩展目标检测新方法．新方法对积累器的阈值设置进行了改进,使用局部模糊阈值抑制高分辨雷达距离像的噪声散射单元并保持目标散射单元,通过距离维和脉冲维能量积累实现多脉冲积累来提高检测性能．与目前广泛使用的基于散射点分布密度的广义似然比检测方法相比,新方法不需要目标的任何先验信息,易于实现恒虚警检测．实验结果表明: 新方法相对于基于散射点分布密度的广义似然比检测方法的增益提高约2dB,相对于二进制积累的增益提高约4dB．     

一种高分辨率雷达目标检测方法

针对高分辨率雷达（HRR）目标检测问题，提出了一种多脉冲下扩展目标广义似然比检测方法．该方法首先对各距离分辨单元在方位向进行非相参积累，然后利用类似单个脉冲下扩展目标的广义似然比检测器来实现高分辨率雷达的检测．理论分析和仿真结果表明，该方法可明显提高高分辨率雷达的检测性能．     

一类最小方差无失真响应波束的形成方法

最优广义线性最小方差无失真响应波束形成往往要求阵列导向矢量和信号非圆度必须为已知,为了突破此限制,基于最小方差无失真响应方法的约束条件提出两种波束形成方法:其一是先将阵列导向矢量和非圆度的不确定性转化为整体扩展导向矢量的不确定性,再规划波束形成;其二是利用信号结构信息来规划波束形成。仿真实验结果表明,新方法在突破此限制方面具有可行性。     

离散时间PWS的分段广义H2动态输出反馈控制

基于分段二次李雅普诺夫函数．对离散时间分段系统提出了广义H2稳定控制器的设计方法．通过构造分段动态输出反馈控制器。使闭环系统广义H2全局稳定．利用线性矩阵不等式理论。给出了闭环系统广义H2全局稳定的一个充分条件．     

离散广义分段仿射系统的静态输出反馈控制

为了消除离散广义分段仿射系统的非正则性和非因果性对控制系统性能的不利影响,研究了一类具有参数不确定离散广义分段仿射系统的鲁棒静态输出反馈控制问题．基于分段Lyapunov函数、投影定理和几个基本引理,提出了两种方法来设计使具有参数不确定广义分段仿射系统鲁棒容许的静态输出反馈控制器．利用这两种方法得到的控制器不仅可以保证系统的稳定性,而且可以保证系统的正则性和因果性．通过求解一组包含参变量的LMIs,可以得到保证广义分段放射系统容许的反馈控制器增益．仿真结果证明了所提设计方法的有效性．     

信源统计特性的最优量化器设计与性能分析

文章讨论在模拟信源量化过程中，已知输入量化器的信号幅度统计特性时，如何采用标量量化使量化器达到最优，从而使量化失真达到最小。在对量化器优化设计的理论分析的基础上，以高斯分布特征的信源进行了最优标量量化，并得到了性能曲线，与香农率失真定理指出的理论下界进行了对比，所得出的分析方法以及结论对量化器工程应用具有一定的价值。     

基于广义似然比检验的差分超宽带信号接收机

提出采用广义似然比检验实现对差分超宽带信号的最佳检测.在信道条件未知的情况下,首先完成信道特性的最大似然估计,而后进行差分超宽带信号的统计检测,得到了基于广义似然比检验的差分超宽带信号接收机结构.结果表明,差分超宽带的广义似然比检验接收机是一种相关接收机,其本地模板信号为前一个码元脉冲接收波形的平均.在此基础上,对接收机输出噪声进行高斯近似获得了该接收机的误码性能.     

衰落信道下的传感器网络局部容错目标检测

针对衰落信道下的目标检测问题,提出了一种基于局部容错机制的决策融合算法（ LFTDF）。利用邻居节点数据的空间相关性,各传感器节点按照多数原则调整自身决策,实现节点局部容错的目的。在瑞利分布的衰落信道模型下,对最优似然比融合规则进行近似处理,提出了次优的简单平均融合规则。仿真结果表明,该算法可以有效地提高系统检测性能。     

未知参数多项式相位信号的最优检测及性能

根据Neyman-Pearson (NP)准则,利用广义似然比检验方法,给出了未知参数多项式相位信号的最优检测器。在相位多项式次数分别为1或2时,周期图、chirp傅里叶变换检测即为对应的最优检测器。推导了检验统计量的概率密度函数以及虚警概率和检测概率,揭示了多项式相位信号检测中信号能量噪声比、信号参数空间中搜索点数、虚警概率和检测概率之间的关系。仿真结果验证了理论分析的有效性。     

Application of profile likelihood function to the uncertainty analysis of hydrometeorological extreme inference

Profile likelihood function is introduced to analyze the uncertainty of hydrometeorological extreme inference and the theory of estimating confidence intervals of the key parameters and quantiles of extreme value distribution by profile likelihood function is described. GEV (generalized extreme value) distribution and GP (generalized Pareto) distribution are used respectively to fit the annual maximum daily flood discharge sample of the Yichang station in the Yangtze River and the daily rainfall sample in 10 big cities including Guangzhou. The parameters of the models are estimated by maximum likelihood method and the fitting results are tested by probability plot, quantile plot, return level plot and density plot. The return levels and confidence intervals of flood and rainstorm in different return periods are calculated by profile likelihood function. The results show that the asymmetry of the profile likelihood function curve increases with the return period, which can reflect the effect of the length of sample series and return periods on confidence interval. As an effective tool for estimating confidence interval of the key parameters and quantiles of extreme value distribution, profile likelihood function can lead to a more accurate result and help to analyze the uncertainty of extreme values of hydrometeorology.     

基于似然比检验的STAP检测器及其性能分析

基于STAP雷达的信号模型,通过对似然比检验量的推导,得到了似然比检验关系,在此基础上构建了STAP检测器,并在高斯噪声输入的假设下,得出了虚警概率和检测概率与检测门限的关系,以及在给定虚警概率条件下的判决门限。仿真结果验证了理论分析的正确性,以及该检测器具有良好的检测性能。     

严重拖尾杂波中距离扩展目标的自适应极化检测

为了解决统计特性未知的严重拖尾杂波背景下距离扩展目标的信号检测问题,提出了一种基于广义似然比检验(GLRT)的自适应极化检测器．该检测器利用了雷达回波的极化信息,并使用辅助数据估计杂波的协方差矩阵．推导了其虚警概率表达式,理论分析验证了该检测器对于杂波能量和杂波协方差矩阵具有恒虚警特性．仿真结果表明,该自适应极化检测器在较低信杂比下就可以获得好的检测性能,且相比于点目标自适应极化检测器和单极化自适应检测器,具有更优的检测性能．     

量化AWGN信道的容量及最佳线性量化

分析了AWGN信道的输出被均匀量化后的信道容量,研究了基于信道容量最大化的最优量化问题. 结果表明量化比特数越多,为保持相同信道容量所需的信噪比则越少. 与无量化相比, 量化引起的信噪比损失一般在0～2 dB之间.一般采用最优量化时, 3 bit以上的量化造成的损失基本可以忽略不计. 给出了能使信道容量最大的最佳量化间隔的多项式拟合式.     

生长曲线模型中最小二乘估计与极大似然估计的近似等价性

在生长曲线模型中,参数矩阵的最小二乘估计为响应变量的线性函数,而极大似然估计为响应变量的非线性函数,所以极大似然估计的统计推断比较复杂.为了使它的统计推断简单点,一些学者考虑了极大似然估计与最小二乘估计的等价性.不幸的是极大似然估计与最小二乘估计的完全等价性不易满足.因此考虑它们的近似等价性,即考虑它们基于欧式范数标准下的模长之比.如果比值在任意给定的允许误差之内,就认为极大似然估计近似等价于最小二乘估计,从而简化极大似然估计的统计推断.