基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警目标检测算法

针对传统恒虚警目标检测算法在非均匀噪声环境下虚警率过高的问题,提出一种基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警(dual censoring threshold based on maximal reference cell-constant false alarm rate,DCT-MRC-CFAR)目标检测算法.基于参考窗最大值参考单元得到剔除比较门限,通过比较,剔除极大值参考单元,根据剩余参考单元的数量选择参考窗中剔除后剩余参考单元或者参考窗中全部参考单元来估计背景噪声功率,并得到功率检测门限.与其他算法进行仿真对比,DCT-MRC-CFAR算法在均匀噪声环境下,检测性能接近于单元平均恒虚警(cell averaging-constant false alarm rate,CA-CFAR)算法;在非均匀噪声环境下,检测性能较稳定,且优于自动删除单元平均恒虚警(automatic censored cell averaging-constant false alarm rate,ACCA-CFAR)和自动双删除单元平均恒虚警(automatic dual censored cell averaging-constant false alarm rate,ADCCA-CFAR)算法.结果表明,提出的DCT-MRC-CFAR目标检测算法在均匀和非均匀噪声环境下,均具有较优和较稳定的检测性能.     

非均匀噪声环境下分布式IVI-CFAR检测算法

为了解决传统分布式VI-CFAR(variability index-constant false alarm rate)和OS-CFAR(order statistic constant false alarm rate)算法在多杂波干扰环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种分布式IVI-CFAR(improved VI-CFAR)检测算法。在VI-CFAR的基础上,引入双参考窗和双参量,通过各子参考窗参量与对应门限的比较,判断子参考窗中参考单元的分布情况,从而选择相应的参考单元集和检测器估计背景噪声功率。经过仿真对比,在单杂波和多目标干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能接近于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法;在多杂波干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能优于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法,采用“OR”融合规则时,检测性能最优。结果表明,提出的分布式IVI-CFAR算法在非均匀噪声环境下,均具有较优的检测性能。     

AMTD系统频域双参数恒虚警性能分析

在机载雷达动目标检测系统中 ,用于目标检测的Doppler通道中的杂波剩余严重影响着系统检测性能。为在一定的虚警概率下提高系统的检测概率 ,针对抑制杂波后目标检测 Doppler通道存在 Rice分布干扰的情况 ,提出一种频域双参数恒虚警 (bi- parameter constant false alarm rate,BP- CFAR)处理方法。BP- CFAR处理方法分别在频域与距离域估计干扰的均方差与均值 ,取其线性组合作为各通道的检测判决门限。在频域存在杂波剩余的情况下 ,BP- CFAR与干扰的双参数分布相匹配 ,是统计意义下的最优检测器 ;与传统的单参数恒虚警处理方法相比 ,明显改善了系统的适应性和检测性能。     

一种高速可配置二维CFAR检测器设计实现

恒虚警率(constant false alarm rate, CFAR)检测是雷达在干扰背景下检测目标的重要自适应算法。二维CFAR算法随着参考窗口尺寸增大，运算量较大，仅靠软件实现并不能满足较高的实时性需求。文章基于现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)设计实现了一种兼容CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR和OS-CFAR 4种二维CFAR算法的硬件加速器，同时实现标称化因子、检测器类型、排序值K、参考窗口和保护窗口大小可配置的灵活性，对于256×2 048点距离-多谱勒矩阵(Range Doppler Matrix, RDM)数据，4种检测器均可在2.71 ms内完成检测。设计采用全流水结构，具有高实时性。     

基于双剔除门限的Switching-CFAR目标检测算法

为了解决传统的目标检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种基于双剔除门限的Switching-CFAR（switching-constant false alarm rate based on dual censoring thresholds,DCS-CFAR）目标检测算法。基于参考窗参考单元样本期望值和测试单元,得到双重剔除功率比较门限。通过双重比较,剔除参考窗中极大值参考单元,根据剩余参考单元数,选择合适的参考单元来估计背景噪声功率,并得到功率检测门限。在Matlab环境下,通过蒙特卡洛方法和SwerlingII模型对DCS-CFAR目标检测算法的关键参数,以及在各种仿真环境下与其它目标检测算法的检测性能进行了仿真对比分析,DCS-CFAR目标检测算法在均匀背景噪声下,检测率为98.76%,接近于CA-CFAR算法;在杂波和多干扰目标环境下,检测率分别为97.83%和98.23%。在均匀和非均匀噪声环境下,DCS-CFAR检测算法均优于ACCA-CFAR和GO-CFAR算法。结果表明,提出的DCS-CFAR检测算法在均匀和非均匀噪声环境下, 均具有良好的检测性能。     

非均匀噪声下基于双剔除门限的恒虚警目标检测算法

为了解决雷达检测算法在非均匀噪声环境下目标检测性能严重下降的问题,在分析实际回波杂波分布特性的基础上,提出了一种基于双剔除门限的恒虚警目标检测算法,通过双剔除门限将极大极小干扰信号从参考窗口中剔除,实时精确估计背景噪声功率.经过与各检测算法仿真对比,该算法在多目标干扰、遮挡和杂波边缘干扰等非均匀背景噪声环境下仍具有最优的检测性能和鲁棒性.结果表明,所提出的目标检测算法在非均匀噪声环境下具有良好的检测性能.     

基于排序的自动剔除Switching-CFAR检测器

针对传统恒虚警(Constant False-Alarm Rate,CFAR)检测器在非均匀噪声环境下检测性能较差的问题,本文提出了一种基于排序的自动剔除Switching-CFAR(Automatic Censoring Switching-CFAR Detector Based on Sorting,ACS-CFAR)检测器.选择参考窗中间单元为测试单元,其余单元按照幅值升序排列,根据两个分界点位置参数,选择合适的参考单元集进行背景噪声功率估计以及结合参考单元数和目标恒虚警率计算相关系数,得到最优检测门限.经过仿真对比,ACS-CFAR检测器在均匀噪声环境下检测率为98.73%,接近于单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测器;在非均匀噪声环境下检测率为98.16%,优于可变索引恒虚警(VI-CFAR)和自动删除平均恒虚警(ACCA-CFAR)检测器,虚警率误差均控制在0.10%以内.结果表明,本文提出的ACS-CFAR检测器在均匀噪声环境以及杂波和多目标干扰环境下均具有较好的检测性能.     

非平稳噪声环境下LFMCW信号恒虚警检测算法研究

为了提高电子侦查系统中对非平稳噪声环境下线性调频连续波信号的实时检测能力,提出了一种对信号进行分段检测的低复杂度算法.根据假定最大调频斜率设定窗函数宽度,将截获信号均匀分割为多个序列,在每个时间序列内建立短时谐波模型,并采用多个正交窗函数对信号进行加权离散傅里叶变换.在此基础上,推导出符合F分布的检测模型.该模型与噪声功率无关,因此检测前无需统计噪声功率,可对非平稳噪声环境下的信号进行恒虚警率检测.仿真分析了影响该算法性能的参数,通过与单窗口检测算法对比,验证了该算法在非平稳噪声环境下优良的检测性能.      

基于OS和UMVE的最大选择恒虚警检测算法

为了提高恒虚警检测器在多目标环境下的检测性能及有效控制杂波边缘环境中虚警率的上升,基于结合高效的无偏最小方差估计(UMVE)算法提出了一种新的最大选择恒虚警检测算法(OSUMGO-CFAR),它的前、后沿滑窗分别采用OS和UMVE方法得到两个局部估计,将其中的最大值作为背景杂波功率水平估计,去设置自适应检测门限。在SwerlingⅡ型目标假设下,推导了该算法在均匀背景下的矩产生函数MGF、平均判决阈值ADT、多目标环境下检测概率Pd和杂波边缘环境中虚警尖峰的数学解析表达式。采用数值计算的方法,将恒虚警损失及虚警尖峰分别作为衡量算法在多目标和杂波边缘环境下性能优劣的标准。分析结果表明,该算法在多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中的性能,均比OSTMGO和GOSGO算法得到了改善。     

利用相位特征筛选参考单元的改进CFAR方法

在传统单元平均恒虚警的基础上，提出一种利用相位特征筛选参考单元的改进恒虚警方法：通过判断连续脉冲回波在同一参考单元时的相位线性情况，剔除相位线性度强的参考单元，形成待检测单元适应性更好的检测门限，并通过仿真与实测数据测试，对比该算法与其他均值类恒虚警算法在不同环境背景下的检测性能。结果表明：在均匀单目标背景下，改进的恒虚警算法与单元平均恒虚警检测性能相当，比其他均值类检测器检测性能更好；而在多目标环境与杂波边缘环境下，改进的恒虚警算法相比其他均值类恒虚警算法能更好地避免目标遮蔽现象，检测性能更好。     

一种新的模糊决策树模型及其应用

模糊决策树是决策树在模糊环境下的一种推广,虽然其表示形式更符合人类的思维，但在构造时会增加预处理的工作量和创建树时的开销。基于这种情况，提出了一种混合算法，算法保留了较少属性值的Shannon熵，计算多属性和连续属性值模糊化后的模糊熵。将该算法应用于滑坡数据的挖掘中，得到了更易于理解的决策树和有效的规则，与传统算法的性能比较也证明了该算法的有效性。     

噪声大数据的MapReduce高度随机模糊森林算法

为解决日趋增长的噪声大数据分类问题,提出了一种高度随机模糊森林算法.该算法在决策树学习中生成连续属性的模糊分区,并给出在MapReduce框架中所提算法的分布式实现,用于受属性噪声污染的大数据集中学习模糊决策树的集合,该分布式实现模型可以适应计算的有效分配策略,从而产生良好的可扩展性数据,这种分布式算法使得模糊随机森林能够处理大数据集的学习和分类.高度随机模糊森林算法能够实现噪声大数据的高精度分类,为以后的大数据分析打下良好的基础.实验结果表明,所提算法比现有算法准确率更高,在属性噪声情况下,该文分类准确率也高于随机森林算法,说明该文算法的可行性和有效性.     

模糊控制系统的垂直切换判决算法分析

针对模糊控制系统中切换时延较长和切换次数较多的问题,研究了一种基于模糊控制系统的垂直切换判决算法。在基于信号强度判决时将RSS作为门限值,提高系统判决能力;同时,将网络参数和服务类型作为判决因素,结合层次分析法引入并行的模糊控制系统,缩短了切换判决的时间、选择适合用户的最佳网络,做出垂直切换。仿真结果表明,该算法减少了切换次数,降低了切换时延,增强了系统的性能。与传统的切换算法相比较,该算法对切换的判决因素考虑的更全面,兼顾了用户终端的使用环境及成本问题,有效地保证了网络的服务质量。     

基于PSO-FCM的长输管道泄漏检测方法

为了提高长输管道泄漏检测的准确率,将改进模糊C均值算法应用于长输管道泄漏检测研究.在传统模糊C均值算法的基础上引入粒子群算法,对其寻找聚类中心的迭代过程进行优化,用粒子群算法替代模糊C均值的梯度下降法,以提高模糊C均值算法的聚类效率和准确率.然后分别用所得的基于粒子群优化的模糊C均值聚类模型、传统模糊C均值聚类模型以及3层BP(Back Propagation)神经网络分类模型对同一组管道泄漏检测实验数据进行处理.对比实验结果证明,基于粒子群优化的模糊C均值算法其性能优于传统的模糊C均值算法和3层BP神经网络,将其模型应用于长输管道泄漏检测的方案可行.     

基于非线性最小二乘算法的超宽带TOA估计

研究室内密集多径信道环境下的超宽带到达时间(TOA)估计技术.提出一种改进的门限比较TOA估计算法,利用非线性最小二乘算法同时估计多径延时和幅度,采用迭代算法提高参数估计精度,根据判决门限比较结果终止多径搜索过程并估计出TOA.分析该算法在室内多径信道模型中的性能,给出门限的设置方案.仿真结果表明,在不同的信噪比下设置合理的判决门限后,该算法具有较高的估计精度,能够满足精确定位需求.     

一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。     

基于模糊规划的处理时间不确定条件下的Job shop问题

研究了处理时间不确定条件下的Job shop生产调度问题,建立了基于模糊规划理论的不确定Job shop调度模型。在采用两种模糊运算的基础上,结合模糊优化和遗传算法给出了一个解决非线性模糊优化问题的可行算法,通过仿真数据说明了所建模型及算法的有效性,并就结果进行了讨论。     

基于模糊-神经网络的肤色像素检测算法

 肤色像素检测技术是成人图像识别、人脸识别等与人体相关的图像识别系统的基础和重要组成部分。为了提高肤色像素检测的准确度,本文提出一种模糊理论与FP神经网络（Forward Propagation Neural Network）相结合的肤色像素检测算法。算法首先通过模糊理论和直觉模糊理论提取待识别像素的颜色特征,构成特征向量,其中包括像素对常见肤色像素颜色值的隶属度和犹豫度,为完整的表达肤色像素的特征,再加入粗糙度特征进行补充;然后训练出FP神经网络,对所提取的特征向量进行肤色像素与非肤色像素的分类。实验证明,该算法能够提高肤色像素检测的准确度,可以有效地应用在有关人体的识别系统中。