一种基于GO-CFAR的塔康信号检测技术

在最大选择恒虚警率（GO-CFAR）雷达信号检测方法的基础上提出了一种应用于塔康（TACAN）信号的检测技术,它采用前后滑窗单元平均产生噪声估计,再对二者进行比较取最大值实现对目标信号的检测,从而代替了传统塔康检测中的固定门限设置。在均匀高斯白噪声背景下,得出了塔康信号的检测概率、虚警概率和平均判决阈值的解析表达式。使用SIMULINK建立了系统仿真模型,对该方法进行了验证。分析结果表明,该技术具备较好的塔康信号检测性能。     

基于参量检测的CFAR处理分析与实现

雷达信号的恒虚警率（CFAR）处理是现代雷达信号处理的重要内容。文中介绍了在杂波、噪声中检测目标的基本原理，并用参量CFAR检测方法分析了以瑞利杂波条件为例的恒虚警性能，最后给出了某新型火控雷达恒虚警电路的具体实现方法。     

恒虚警处理中基于噪声采样的检测门限设定

恒虚警（CFAR）检测是雷达信号处理的重要组成部分。介绍了某型雷达的目标检测 原理,分析了噪声恒虚警处理中门限系数对目标检测的影响,提出了一种基于噪声采样的门 限系数确定方法,最后在仿真计算的基础上验证了该方法的可行性。     

基于异常单元删除的改进CFAR检测器

雷达在大入射余角海杂波下进行检测时易受到功率突然增大的杂波异常单元影响,虚警率及误检率较高。为解决此问题,提出具有杂波抑制模块与恒虚警模块的二级检测器。杂波抑制模块通过参考单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,根据功率水平设置一个动态门限,剔除异常单元后的杂波作为待检测信号输入恒虚警模块,恒虚警模块使用基于有序数据可变性的自动删除平均（ACCA-ODV-）CFAR检测器来改进传统变化指数恒虚警（VI-CFAR）检测器。仿真结果表明,新检测器在均匀杂波环境中检测性能与单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测器几乎相同,在多目标环境中检测性能远远优于最大选择恒虚警(GO-CFAR)检测器、最小选择恒虚警(SO-CFAR)检测器、CA-CFAR检测器及VI-CFAR检测器,在杂波边缘环境中虚警控制能力仅次于VI-CFAR检测器与GO-CFAR检测器。综合考虑实测数据中各个检测器的检测结果,改进后的检测器在高分辨率大入射余角情况下具有最优的检测性能。     

雷达信号的恒虚警处理

介绍常规的雷达信号的恒虚警处理方法、工作原理、数学模型，讨论所存在的问题，提出了解决问题的新的思想方法，即杂波图恒虚警（CFAR），并讨论其数学模型及电路原理。     

基于改进型恒虚警的毫米波雷达检测算法

为了提高毫米波雷达在多目标环境下的检测性能,在变化指数恒虚警（Variability Index CFAR,VI-CFAR）的基础上提出了一种改进算法,即当背景环境为多目标环境时,采用KL散度单元筛选恒虚警（Kullback–Leibler Trimmed Mean CFAR,KLTM-CFAR）替换单元平均恒虚警（Cell Averaging CFAR,CA-CFAR）与最小选择恒虚警（Smallest of CFAR,SO-CFAR）进行策略选择,有效避免了毫米波雷达在多目标环境下的目标遮蔽问题,提升了检测性能。对改进后的检测算法进行了仿真分析,结果表明,多目标环境下,在其他几种检测器基本丧失检测能力的情况下,该检测器仍保持着90%以上的检测概率,并且在均匀环境和杂波边缘环境下,也有较为良好的表现。     

电子侦察系统频域恒虚警检测方法

针对电子侦察系统的多信号检测问题,提出一种电子侦察系统中频域恒虚警检测方法,分析了频域恒虚警检测的可行性以及检测模型,并对雷达系统中采用的三类典型恒虚警处理算法进行了比较分析.理论分析和计算机仿真表明,删除单元平均恒虚警类方法更适用于多目标信号同时存在时的复杂电磁环境,所提方法具有一定的工程应用价值.     

一种海杂波背景下快速小目标的检测方法

对某型舰载搜索雷达采集的海杂波数据进行了简要的海杂波频谱分析,并对有船只和无船只的海域回波信号频谱作了对比,采用动目标检测（MTD）和频域杂波图恒虚警处理来抗海杂波,并针对频域杂波图恒虚警处理中虚警率增加的问题,提出了频域杂波图恒虚警与单元平均恒虚警级联的改进方案。     

雷达信号处理技术及仿真

在此借助Matlab软件对雷达信号处理过程进行仿真,从仿真图形直观地理解雷达信号处理过程,也体现了Matlab软件在雷达信号处理仿真中的方便、快捷等优点。另外,对当今雷达恒虚警检测技术的现状、不足及其发展动态进行了论述,并通过改进模拟退火算法,提出了一种最优门限恒虚警检测算法。该算法能够在恒虚警检测过程中有效地选取检测门限,提高了雷达系统的恒虚警检测性能,对恒虚警发展具有一定的参考价值。     

适应多杂波模型的CFAR检测方法

机载雷达通常面临的杂波环境非常复杂，针对一种杂波分布类型所设计的恒虚警(CFAR)检测器将面临严重的恒虚警损失或高的虚警概率提出了一种适应多杂波类型的恒虚警检测方法。首先用x^2检验判断杂波序列的分布类型，然后根据检验后确知的杂波分布类型选择相应的恒虚警处理器，以使雷达实时保持良好的恒虚警检测性能。     

基于CS-C-SVM的多参数GNSS欺骗干扰检测

欺骗通过传输虚假的全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）信号使接收机解算出错误的位置、速度和时间,具有很大的危害性,因此检测到欺骗干扰是十分必要的。传统的利用单一参数检测欺骗干扰的方法存在一定的局限性,然而欺骗过程会引起一系列参数的变化,本文提出综合利用多个参数的检测方法,即将多个参数作为C-支持向量机（C-support vector machine, C-SVM）的特征输入并构建用于检测欺骗干扰的分类器。考虑到使用传统网格搜索（grid search, GS）优化后的C-SVM算法（GS-C-SVM）容易陷入局部最优继而降低分类器的性能,文中提出利用布谷鸟搜索（cuckoo search, CS）算法优化C-SVM（CS-C-SVM）,仿真实验结果表明该方法可以进一步提高分类准确率并降低虚警率。      

基于KPCA的探地雷达自适应杂波抑制算法研究

探地雷达是地雷探测的有效技术之一,如何尽可能滤除雷达接收信号中的杂波成分而又不失目标信息是完成目标检测的关键。为增强目标信息,提高信噪比,提出将主成分分析子空间投影和基于RLS自适应滤波技术相结合的方法,通过VUB实测数据进行实验,结果证明了该方法的有效性。     

基于SOM网络的DSSS信号扩频序列估计

针对直接序列扩频信号(DSSS)的检测与估计问题,本文提出了一种基于自组织(SOM)神经网络的DSSS信号伪码(PN)序列估计算法。计算机仿真和实验结果表明,该方法与传统的谱相关方法相比,能在较低的信噪比情况下很好的进行工作。     

检测DDos攻击的方法研究

DDos攻击已经严重影响网络的安全,文中对两种DDos检测方法进行了研究,包括基于流连接密度和流特征熵的方法.介绍了这两种方法的核心思想,给出了检测的过程,并分析了它们的应用范围.实验表明,这两种方法能够有效检测DDos攻击.     

一种基于PSOSVM的盲隐写分析方法

针对盲隐写分析中的特征选择问题,提出了结合粒子群优化算法（PSO）的支持向量机分类器进行特征选择的方法。该方法使用非线性支持向量机作为分类器,使用PSO为支持向量机寻找最优的图像特征集合作为训练集和测试集,同时选择最优的支持向量机参数,进而利用最优的特征集和支持向量机参数对隐写图像进行检测。实验结果表明,该优化方法明显优于Farid。ANOVA和F—score方法,提高了检测隐写图像的成功率和系统检测效率。     

一种改善恒虚警处理性能的方法

本文介绍了两侧单元平均选大恒虚警(GO-CFAR)处理的工作原理，重点分析了警戒单元对恒虚警处理性能的影响，并给出了仿真结果，证明了适当选取警戒单元会大大改善系统的检测性能。     

适配器-超速离心法提高电镜检测病毒的灵敏度

通过专用超速离心机将病毒直接离心至载网是重要的提高诊断电镜灵敏度的方法,作者尝试建立适配器-超速离心法实现相同目的。设计制造了外形类似离心管的载网适配器,其内部有一平底的凹槽,可以放置电镜载网,添加病毒悬液后,经过超速离心,能够将病毒粒子直接离心到载网上。利用重组腺病毒和重组腺相关病毒为模式病毒,适配器-超速离心法较悬滴法的病毒检测灵敏度提高了50～200倍;对人腺病毒41型（Ad41）细胞培养物进行电镜检测,灵敏度提高了50倍。如果将免疫凝集法（immune clumping）与适配器-超速离心法相联合进行电镜制样,检测灵敏度较常规免疫凝集法提高1～2个数量级。这些结果说明适配器-超速离心法能够高效地富集病毒,可以应用于病毒的电镜检测工作。     

TD-SCDMA系统OTDOA-IPDL定位方法

对TD-SCDMA系统中的多基站定位方法进行了研究,提出了一种利用TD-SCDMA物理层帧结构中的下行同步序列进行定位的OTDOA-IPDL定位方法。该方法针对OTDOA定位方法中移动终端不能够准确地检测到非服务基站的信号,提出基于TD-SCDMA系统的IPDL技术,保证移动终端能够准确检测到非服务基站发送的下行同步信号,提高定位精度。在此重点描述了TD-SCDMA系统中的IPDL技术,并通过仿真验证所提方法的定位性能,说明IPDL技术在多基站定位中的重要性。     

基于VMD的宽带混沌雷达多生命信号探测方法

提出并实验验证了一种基于变分模态分解（VMD）的宽带混沌雷达多生命信号探测方法。首先基于混沌相关测距获得原始回波矩阵,然后利用VMD方法抑制噪声和杂波并重构多生命信号,包括基于0 dB峰值噪声比（PNR）判决减小VMD运算量,通过中心频率分析优选 K值以及利用3 dB峰值旁瓣水平（PSL）判决自动提取呼吸信号,最后结合快速傅里叶变换（FFT）和恒虚警率（CFAR）等,同时估计墙后多个人体目标的呼吸频率和距离。实验结果表明所提方法可以实现20 cm墙后二至五个人体目标的准确、快速探测,并且具有15 cm的高距离分辨率。      

基于LPCC和MFCC参数的病理嗓音识别研究

自动检测正常嗓音和病理嗓音的关键是选出有效的特征参数,并对其进行优化得到简单易实现的参数。同时选择合适的识别模型对正常嗓音和病理嗓音进行识别以得到最好的识别率。为了能实时、便利地检测正常嗓音和病理嗓音,这里提出了线性预测倒谱系数(LPCC)和MEL频率倒谱系数(MFCC)声学特征参数,采用动态时间规整(DTW)算法进行识别,实验结果表明该模型的识别率可达到90%以上,且MFCC方法优于LPCC。