一种基于KL分离度的改进矩阵CFAR检测方法

矩阵CFAR检测器是根据信息几何理论提出的,但其恒虚警特性没有从理论上得到分析,且检测性能也有待进一步提高。该文首先根据矩阵流形上正态律的概念从理论上推导了矩阵CFAR检测器的恒虚警特性,并在此基础上,利用积累性能更好的KLD(Kullback-Leibler Divergence)代替测地线距离,提出了一种改进的矩阵CFAR检测器。最后通过仿真实验验证了改进方法具有更好的检测性能。     

一种基于信息几何的矩阵DP-TBD算法

由于单帧相参积累在一些情况下存在较严重的信息损失,且这种损失会随着多帧非相参积累而进一步放大,使得传统动态规划检测前跟踪（DP-TBD）算法的性能下降.本文基于信息几何理论提出了一种矩阵DP-TBD算法,该方法直接利用每个分辨单元的协方差矩阵进行多帧积累,将单帧和多帧积累融为一体,避免了单帧积累存在的信息损失,具有更好的检测和跟踪性能.最后通过仿真实验验证了本文算法的有效性.     

基于谱范数的矩阵CFAR检测器

基于信息几何的矩阵恒虚警率（Constant False Alarm Rate,CFAR）检测器为雷达目标检测问题提供了新的解决思路,其主要组成部分是均值矩阵的估计和检测统计量的计算,且检测性能与矩阵流形上的几何测度有紧密关系.现有的信息几何测度都是从Frobenius范数考虑,本文则基于谱范数考虑了矩阵流形上的几何测度和均值矩阵估计问题.将均值矩阵估计问题转化为矩阵流形上的优化问题,根据目标函数的性质得到了计算简便的近似均值矩阵.利用不同方法得到的均值矩阵,提出了几种新的基于谱范数的矩阵CFAR检测器.通过检测势分析和仿真实验验证了其检测性能优于现有的其他矩阵CFAR检测器,复杂度分析也表明了其计算复杂度低于现有的其他矩阵CFAR检测器,为海杂波背景下的雷达目标检测提供了新的有效技术手段.     

基于信息几何理论的信号检测方法

信息几何理论将统计推断问题转换为几何问题进行处理,从而能够从几何的角度分析进行统计推断。以高斯噪声下的信号检测为研究对象,给出了基于信息几何理论的信号检测所需的理论基础,分析了测地线距离与检测器性能之间的关系。分别以简单假设和复合假设两种情况,分析了两种距离检测器的性能,并与Neyman-Pearson检测器和广义似然比检测器进行了对比。计算机分析结果表明,测地线长度和方向共同决定了检测性能,且距离检测器性能与似然比检测器性能相当。     

基于AR模型的Rao检测算法

将相关噪声看作为AR模型，在未知信号复幅度而已知目标多普勒频移情况下，利用Rao检验方法实现了雷达目标检测。该算法只在编假设条件下对未知参数进行最大似然估计，并通过计算机仿真了该检测算法的检测性能。仿真结果表明该检测算法的检测性能与GLRT算法性能相当，而结构则更为简单，同时文中也给出了该检测算法的渐近性能。     

基于AR模型的网络异常检测

在网络流量管理中流量异常的一般检测方法是阈值监控，文章提出一种新的异常检测方法，选取适当的SNMP管理信息库变量，建立对相关变量的局部AR（自回归）模型，检测并分析一种服务器故障引起的流量异常，获得该故障的特征向量模型；该检测方法比阈值方法有更强的检测功能，并与传统GLR测试方法进行对比。     

基于AR模型参数的导航系统故障检测

为了解决导航系统中小幅值突变故障难以检测的问题,提出了一种基于AR模型参数的故障检测算法。该方法利用AR模型参数变化来进行实时故障检测。文中通过仿真实验,完成了对该算法性能的分析验证。结果表明,该算法能够有效的进行故障诊断,不仅对大的突变故障具有良好的检测效果,对小幅值突变故障也有较好的检测效果。     

雷达目标检测的信息几何方法

信息几何是源于对统计流形几何性质的研究而发展起来的一套理论体系,为解决雷达信号处理等问题提供了一种新的思路和方法。本文基于信息几何理论,从一个全新的角度认识了雷达目标检测问题,并通过定义统计流形上两分布间的距离,进而提出了雷达目标检测的信息几何方法,该方法通过计算统计流形上由观测数据估计得到的分布与目标有无两种假设分布间距离之差的大小就可以实现目标的检测,将统计检测问题转化为了统计流形上的几何问题,简单实用,最后仿真比较了其与传统似然比检测的检测性能 。      

一种改进的AR模型反辐射导弹检测算法

反辐射导弹(ARM)具有多普勒频率时变特征,其回波信号的传统功率谱为一宽带频谱,不利于对其进行检测.针对这种情况,提出一种改进的AR模型检测算法,该算法将分数阶相关理论引入到AR模型功率谱估计中,把传统的功率谱转变为分数阶谱,使ARM回波信号能量得到聚集,从而实现ARM的有效检测.仿真结果表明,该方法能够在ARM信噪比低达-16 dB的情况下,准确将ARM检测出来,实现实时告警.     

基于AR模型的朱鹮鸣声特征分析

朱鹮鸣声与其行为活动关系密切,不同的鸣声反映了朱鹮的不同行为活动。本文采用AR模型对朱鹮鸣声进行特征分析,采用BIC准则确定AR模型的阶数,用Burg方法估计AR模型的参数,结果表明,用AR模型的系数和白噪声序列方差的组合作为朱鹮鸣声的特征是有效的,为后期的识别分类研究奠定了基础。     

基于网络流量预测模型的CFAR入侵检测方法研究

论文提出了一种基于网络流量预测模型的CFAR入侵检测系统。采用AR模型对网络流量进行预测,并运用雷达信号处理中的恒误警CFAR技术,选取检测阀值以判定是否存在入侵信号。利用林肯实验室DARPA数据对系统进千亍试验,通过对不同的CFAR检测进行比较分析,最后提出三种CFAR联合检测,使得系统具有更高的检测率和更低的误警率。     

基于AR模型的载频测量

从现代谱估计出发,利用Yule_Walker方程构造信号的AR模型,从中提取信号的调制载波频率信息。信号的功率谱表示了信号能量的分布。用谱估计法估计出载波频率后,依据频谱对所测频率进行修正,可有效提高载波频率的测量精度。     

基于AR模型的功率谱估计

为了更好地模拟计算功率谱,采用了现代功率谱估计中常用的基于AR模型的自相关法和Burg法,通过仿真给出了估计出的功率谱曲线,结果表明,Burg算法在谱分辨率方面有着良好的性能。选择合适的采样点数来确定模型阶数,给出阶数选择的原则。     

基于GIS信息的CFAR检测器

在雷达信号检测过程中,为了实现恒虚警处理,必须采用动态门限。恒虚警检测器的门限设置通常是利用待检测单元附近的距离单元杂波数据进行计算得到的。然而,杂波环境的非均匀性导致了杂波功率随着距离变化剧烈,常规的恒虚警检测器性能会显著下降。文中给出了基于地理信息系统的恒虚警检测算法,利用对杂波环境的了解程度,可以显著提高CFAR检测器的性能。利用IPIX雷达实测数据,验证了该算法性能优于常规的其他CFAR处理器。     

基于自适应滤波和AR模型的ARM检测技术

根据反辐射导弹(ARM)的加速度明显的特征,可以应用AR模型来检测ARM。但在载机信号与ARM信号功率比过高时,也不能将ARM信号有效的检测出来。针对这种情况,提出一种基于自适应线性滤波和AR模型的反辐射导弹检测技术,首先利用自适应线性预测滤波法对雷达回波在时域进行载机信号抑制,然后用AR模型进行功率谱估计。仿真结果表明,该方法能够将微弱的ARM信号准确的检测出来,从而实现实时告警。     

一种基于有序统计的鲁棒CFAR检测器

本文提出了一种基于有序统计(OS)的VI-CFAR检测器(OSVI-CFAR).在均匀杂波背景下OSVI-CFAR较基于均值水平(ML)的VI-CFAR检测器(MLVI-CFAR)有较小的CFAR损失,在杂波边缘背景下二者的虚警控制能力基本一致,但在多个干扰目标位置随机分布的背景下检测性能较MLVI-CFAR取得了较大改善,在实际杂波环境中具有更强的鲁棒性.最后给出了OSVI-CFAR检测器的一些重要特性.     

一种新的基于单元逼近的恒虚警率检测器

基于删除平均（CM）和单元平均（CA）提出了一种新型的恒虚警率检测器,它采用CM和CA产生局部估计,再将这两个局部估计与检测单元进行比较,取逼近于检测单元的局部估计作为总的杂波功率估计。在SwerlingⅡ型目标假设和高斯杂波下,推导出它的检测概率Pd和虚警概率Pfa的解析表达式。