非均匀非高斯杂波的协方差矩阵估计

在雷达目标检测中,杂波的协方差矩阵估计利用了待检测单元附近的杂波数据。本文考虑一种非均匀环境中,非高斯杂波下的杂波协方差矩阵估计问题,即假定待检测单元与参考单元的杂波协方差矩阵之间满足某种统计关系,并假定杂波数据满足复合高斯统计分布模型。在这种场景下,常规的杂波协方差矩阵估计方法会导致信号检测性能的下降。采用共轭先验分布作为非均匀非高斯场景的统计分布模型,利用贝叶斯方法,本文给出了基于Gibbs抽样的杂波协方差最小均方误差估计方法。计算机仿真结果表明,与常规的杂波协方差矩阵估计方法相比较,本文所给出的杂波协方差矩阵的估计算法能够在参考数据较少,累积脉冲个数较少时,非均匀场景中获得较好的检测性能。本文还分析了先验分布模型参数误差对检测性能的影响。      

复合高斯杂波协方差矩阵估计的失配性能分析

在球不变随机向量的复合高斯杂波满足局部均匀的背景下,当估计的杂波分组大小与实际情况失配时,分析了自适应归一化匹配滤波器(ANMF)的恒虚警率(CFAR)特性和检测性能.理论分析表明,当杂波实际分组大小是估计分组大小的整数倍时,ANMF检测器对协方差矩阵结构和杂波功率水平均具有CFAR特性;而在其它的情况下ANMF检测器...     

基于协方差矩阵的复杂背景中目标检测

在视频的运动目标检测中,有很多经典方法,但是大部分都不能完整地从复杂背景中检测出运动目标。提出了一种运动目标检测的新算法——协方差矩阵算法,它集成了像素级和区域级2种不同的层次。在像素级中,空间的属性主要来之于像素的坐标值、亮度、纹理和梯度等。在区域级中,通过计算一个像素周围矩形区域的协方差矩阵来表示像素间的特征相关性。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,明显优于传统的目标检测算法。     

基于量子协方差成形估计器的MIMO检测方法

协方差成形最小二乘估计器是量子信号处理框架内基于MMSE协方差成形方法的一种新型线性估计器.本文将协方差成形最小二乘估计器应用于MIMO系统检测,提出了基于协方差成形最小二乘估计器的MIMO系统检测算法,通过数值计算进行性能分析,仿真结果表明协方差成形MIMO检测方法的误码率性能优于传统ZF和MMSE检测方法,同时系统性能与目标成形矩阵有关.     

相干积累检测器中协方差矩阵估计的新算法

针对传统协方差矩阵估计方法忽略了海杂波的统计一致性随雷达距离分辨率的变化而变化以及可积累脉冲受参考样本数量的限制这两个问题,提出了一种基于对角加载的协方差矩阵估计算法,其加载系数随着杂波向量的一致性变化而自适应地变化.改进的估计矩阵相对误差小,条件数好,加载系数为近似最优.实测海杂波数据实验表明,使用改进的估计算法使检测器的性能有明显改善.     

MC DS-CDMA系统中信道估计器的比较

首先介绍了几种多载波码分多址(CDMA)系统，然后建立了MCDS-CDMA系统模型，在该系统中进行最小二乘(LS)，线性最小均方误差(LMMSE)和最大似然(ML)3种信道估计器的研究，并对其均方误差(MSE)和误码率(BER)性能进行了仿真，LS实现最简单，但性能最差，LMMSE计算量大，性能优于LS，ML性能最佳，且其计算复杂度低于LMMSE。     

一种稳健的非均匀杂波协方差矩阵估计方法

在非均匀环境下,针对传统样本挑选、样本加权等方法由于数据利用率低导致独立同分布训练样本不足的问题,该文提出一种在空时2维谱平面联合距离维逐空-时频点谱估计与滤波的协方差矩阵估计方法。该方法根据杂波和目标在距离-空时2维谱平面的分布特性,逐点频估计待检测单元杂波谱,并采用中值滤波方式消除目标污染对地物杂波谱估计的干扰;最后重构无空时孔径损失的杂波协方差矩阵。仿真结果表明,相比于传统非均匀统计STAP方法,所提的距离-空时2维谱滤波方法能够在样本数不足时有效缓解目标信号污染、离散地形杂波或孤立干扰引起的STAP性能下降问题。     

频率选择性快衰落信道中的MIMO—OFDM系统检测算法研究

当MIMO—OFDM（Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统工作于频率选择性快衰落信道时，子载波正交性会受到破坏从而引入子载波间干扰（Inter-Cartier Interference：ICI）．ICI的存在将严重降低那些传统的用于检测准静止频率选择性衰落信道下MIMO—OFDM的检测算法的性能．本文将Schniter针对SISO（Sinsle Inputsingle Output）OFDM系统提出的最优线性预处理扩展到MIMO—OFDM系统，基于这个信号模型推广了基于最小均方误差滤波的迭代软判决干扰抵消（Minimum Mean Square Errorfiltering based Iterative Soft Decision Interference Cancellation：MMSE—ISDIC）逐符号检测算法，同时提出一种基于准最大后验概率准则的迭代软判决干扰抵消（quasi—maximum A postefiofi probability based ISDIC：quasi—MAP-ISDIC）联合检测算法．仿真结果表明在本文考虑的系统参数设定下这两种检测算法的性能均优于文献[8]中算法的性能，其中quasi．MAP-ISDIC检测算法能够获得接近基于理想ICI抵消的MAP检测算法的性能。     

基于局部协方差矩阵判别模型的红外小目标检测方法

在复杂的背景下检测红外点目标是一项很难的挑战。复杂的背景通常包含结构化边缘、非结构化杂波和噪声,它们具有完全不同的属性。使用某个属性将小目标与这些干扰分开是非常困难的。为了解决这个问题,本文提出了一种基于局部协方差矩阵判别模型的方法来检测目标。在检测目标的过程中,讨论了图像在四个方向上的变化。此外,在红外小目标检测过程中,本文还采用了一种新的基于图像均值和方差的阈值公式。实验结果表明,该方法具有较好的性能。     

基于协方差矩阵的双通道SAR图像域地面慢动目标检测算法的性能对比研究

双通道合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)具有巨大的地面慢动目标的检测潜能,备受国内外SAR-GMTI (Ground Moving Target Indication)研究者们的青睐.现有的双通道SAR图像域地面慢动目标检测算法,都可归为对协方差矩阵的合理分解和变换.本文分析和对比了各种基于协方差矩阵的慢动目标检测算法:首先,对现有算法进行了归纳分类,在此基础上分析比较了每类算法的基本原理,并阐明了它们各自的优缺点.进而,结合实验验证,分别从杂波抑制能力、稳健性、动目标ROI(Region of Interest)获取精度、多视处理的影响以及抗干扰性等方面作了进一步地对比分析,全面总结了现有算法的检测性能.最后,结合现有算法存在的不足,指出寻找更优的动目标检测量的攻关方向,完善和发展了双通道SAR地面慢动目标检测理论.     

基于协方差矩阵加权的非理想情况下自适应阵列干扰自由度估计

 在均匀线阵条件下,证明了干扰特征值渐近为周期延拓后的干扰空间谱这一性质.据此提出了一种非理想情况下估计干扰自由度,即大干扰特征值个数的方法.该方法首先利用协方差矩阵加权得到非理想情况下的干扰协方差函数和对应的空间谱,然后根据周期延拓后的干扰空间谱估计干扰自由度.仿真结果验证了该方法的有效性.     

空天背景下基于GLRT的红外弱小运动目标检测

针对红外图像序列中未知亮度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,在假定目标强度恒定且保持匀速直线运动的前提下,建立了与之相应的简化二元量测信号模型.对于这种含参信号的复合假设检验问题,采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率,并通过计算机仿真验证了上述分析结果.为了评估该算法的有效性,采用基于真实场景的红外图像序列对其进行测试,结果表明,该算法对于低信噪比条件下的弱小运动目标具有良好的检测效果.     

基于GLRT的红外多光谱弱小运动目标检测

针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,建立了与之相应的基本框架模型.对于这种含参信号的复合假设检验问题,采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率,并通过计算机仿真验证了上述分析...     

基于最大似然的双基地STAP杂波协方差矩阵估计方法

在分析现有的双基地STAP杂波协方差矩阵估计方法的基础上,从杂波建模的角度,建立了不同距离门的杂波协方差矩阵的联系,并在此基础上提出了基于最大似然的双基地STAP杂波协方差矩阵估计方法,数据仿真和分析表明该方法不仅具有较优的处理性能而且具有较好的适用性和扩展性.     

大规模MIMO系统中块高斯-赛德尔检测算法

最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)检测算法,虽然能在大规模多输入多输出系统中获得接近最优的线性检测性能,但是涉及高维矩阵求逆运算,难以在实际应用中快速有效地实现.提出了块高斯-赛德尔(Block Gauss-Seidel,BGS)低复杂度信号检测算法,将MMSE检测器的滤波矩阵...     

一种基于强径选择的联合信道估计算法

用于TD-SCDMA系统的高精度联合多小区信道估计算法,存在运算复杂度高、可联合估计的干扰用户少等缺点。该文针对信道估计结果有强、弱径之分的特点,变选择强干扰用户为选择强径,提出基于强径选择的联合信道估计算法。从算法复杂度和误码率性能的分析可以看出：新算法不仅将复杂度降低了一半,而且在误码率性能上还略有提升。     

分布式目标的子空间双门限GLRT CFAR检测

 研究了分布式目标在球不变随机变量杂波中的检测问题,提出了一种具有恒虚警特性的双门限广义似然比检测器。分布式目标建模为子空间信号,在距离维和多普勒频率维同时扩展.第一门限的作用是筛选信杂比高的待检测距离单元.将选出的距离单元进行能量积累并与第二门限进行比较做出判决.假设杂波协方差矩阵已知,构造了双门限检测器,并通过推导检测器虚警概率说明其具有恒虚警特性.将基于辅助通道数据的杂波协方差矩阵的估计值替换假设已知的杂波协方差矩阵,得到一个自适应检测器.通过Monte Carlo仿真进行性能分析,说明检测器的有效性和鲁棒性.     

利用样本协方差矩阵特征值分解实现双通道SAR动目标检测

该文针对机载双通道SAR-GMTI系统及实测数据,提出一种新的地面慢动目标检测方法。该方法基于双通道样本协方差矩阵特征值分解,将杂波第2特征值和干涉相位联合统计特性的研究结果用于慢动目标检测,即根据给定的恒虚警概率确定一条联合分布的第2特征值干涉相位等高线作为门限检测曲线,同时结合第2特征值、干涉相位门限预处理,实现地面慢动目标的精确检测。实测数据实验结果表明：该方法不但扩大了慢动目标的可检测速度范围,同时还降低了系统的虚警概率。     

基于积分协方差矩阵的粒子滤波目标跟踪

仅利用单一特征的目标跟踪难以克服光照和目标形变等外部条件变化,给出一种基于协方差区域描述子的粒子滤波,协方差描述子可融合目标区域内的多种特征处理复杂背景下的目标跟踪问题,提高跟踪的鲁棒性;针对粒子滤波计算量大的问题,引入积分协方差矩阵计算,提高跟踪的实时性,对比实验表明新的跟踪算法比仅用单一特征跟踪鲁棒性更高,处理速度更快。     

一种改进的基于NRA的信道估计器

提出了一种改进的基于噪声减小算法(NRA)的信道估计方法，该方法不仅适用于采样时钟与信道脉冲响应同步的条件下，同样也适用于非同步的条件下，而且该方法在降低噪声影响方面相比于DFT—IDFT传输域滤波具有较低的计算复杂度。仿真表明，该算法具有良好的性能。