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1.
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针对任意波形相关、任意阵列配置情况下分布式MIMO雷达目标检测问题,提出了一种基于Cholesky分解的MIMO雷达检测器;首先分析了分布式MIMO雷达回波的相关性,并给出了任意阵列配置时MIMO雷达检测算法;同时,为了解决发射波形相关矩阵出现奇异性导致无法获得检测统计量的问题,提出了基于Cholesky分解的分布式MIMO雷达检测方法,给出了统一框架下的检测统计量表达式,推导了虚警概率和检测概率的近似解析式;研究得出:在低信噪比情况下,相关性越大,检测性能越好;在高信噪比时,相关性越小,检测性能越优;最后数值仿真验证了理论分析的有效性和正确性. 相似文献
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非参数似然率独立分量分析算法的OFDM系统载波频偏盲估计 总被引:2,自引:0,他引:2
研究提出了一种利用非参数似然比(NLR)新算法获得OFDM系统频偏估计的新方法,给出基于NLR的ICA算法的OFDM系统数学模型,利用NLR算法分离各个子载波,然后利用本地载波与子载波的频差估计出OFDM的频偏(CFO),该算法获得的CFO可以包括信道的传输特性对CFO的影响.经典的ICA算法(如FAST-ICA)对源信号的统计特性具有依赖性,源信号统计特性的变化可能使算法的性能降低甚至无法得到希望的分离信号,非参数似然算法(NLR)的独立分量分析(ICA),不依赖于源信号的统计特性,而且能够对混合信号实行连续分离,因此是一个全盲的算法.仿真结果表明,将跟踪到的频偏在接收端进行补偿后,减小了子载波的串扰,降低系统解调后的误码率,提高了OFDM系统性能. 相似文献
6.
针对MIMO雷达的各观测通道相关情况下单目标回波检测问题,通过对回波通道系数的协方差矩阵特征分解,利用特征函数与概率密度函数间的特性,得到通道相关时MIMO雷达检测方法。通过数值仿真表明:观测通道的相关性会降低MIMO空间分集能力,在高信噪比时,MIMO雷达的检测性能随着观测通道相关性的增强而恶化。而在低信噪比时,观测通道的相关性能够改善检测性能。 相似文献
7.
8.
为了检测海杂波背景下的微弱运动目标,相干检测器通常需要作长时间的累积。然而,长时累积条件下的目标多普勒频率的扩散和幅度的起伏以及海杂波空间非均匀性对参考单元数目的限制导致传统的自适应检测器没法工作。注意到逆伽马(IG)纹理的复合高斯分布(CGD)可以很好地描述海杂波和目标的瞬时频率是时间的慢变函数,该文提出一种组合自适应检测器,即组合自适应广义似然比线性门限检测器(CA-GLRT-LTD),它由自适应GLRT-LTD在几个连续的短的累积间隔上的最大响应的乘积的构成。由于GLRT-LTD对IG纹理的复合高斯杂波的最优性,该检测器相比组合自适应归一化匹配滤波(CANMF)检测器具有更好的检测性能。 相似文献
9.
一种基于变化检测技术的SAR图像舰船目标鉴别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文引入变化检测思想,利用SAR图像中海杂波和目标之间的灰度差异,通过对潜在舰船目标切片的目标像素和背景像素进行分离,计算目标像素聚集度(TPAM)特征,实现对高亮像素在图像切片中聚集程度的定量评估,从而鉴别目标切片中是否包含有舰船目标,有效去除杂波虚警。首先,基于感兴趣区域(ROI)切片中心为目标像素及四周为海杂波的合理假设,构建似然比变化检测量获取差异图像;然后,利用KSW熵阈值选择方法实现差异图像中目标像素和海杂波像素的自动分离,生成二值图像;最后,利用切片中心像素为种子点,对二值图像进行区域生长,计算目标像素聚集度特征,并判断目标切片是否包含舰船目标。基于RADARSAT-1 SAR实测数据的实验结果表明,该文方法得到的目标像素聚集度特征计算简单、稳健性好、可区分度高,具有良好的鉴别性能,能够去除大部分海杂波干扰产生的虚警,有效地降低目标检测虚警率。 相似文献
10.
开发基于生物医学文献的抑郁症药物本体自动学习技术,对于抑郁症辅助诊疗有着重要的指导意义。概念抽取是面向文本的本体学习的基础。然而,现有的本体概念抽取算法在解决特定、细粒度领域的概念抽取问题时性能较差。借鉴传统的领域相关性及领域一致性的思想,综合使用对数似然比和领域关联函数进行抑郁症药物领域的概念抽取。实验结果表明,该算法能够降低抑郁症其他相关领域对概念抽取的影响,同时改善低频术语的领域隶属度计算,提高了准召率。 相似文献