非高斯杂波背景中距离扩展目标的自适应积累检测器

针对SIRV建模的非高斯杂波背景中距离扩展目标检测问题,首先,假设杂波协方差矩阵结构已知,利用点目标检测器NMF对每个距离单元多个脉冲回波进行相干积累,再对目标所占距离单元能量进行非相干积累,提出了距离扩展目标的积累检测器NMFI,并推导了NMFI虚警概率与检测门限的关系表达式.其次,利用不含目标的辅助单元数据提出了修正的协方差矩阵迭代估计器MRE,再将估计矩阵代替NMFI中的真实协方差矩阵得到自适应检测器MRE-ANMFI,并证明了MRE-ANMFI对杂波纹理分量和协方差矩阵结构的CFAR特性.最后,利用仿真实验验证了本文方法的有效性.     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.     

非高斯杂波下两种自适应距离扩展目标检测器及性能分析

研究了球不变随机向量杂波下距离扩展目标的自适应检测问题.针对NSDD-GLRT和SDD-GLRT检测器的非自适应问题,利用基于辅助数据的采样协方差矩阵代替真实归一化协方差矩阵,获得了自适应的ANSDD-GLRT和ASDD-GLRT检测器.推导了检测概率和虚警概率公式,分析了信号方向向量失配对检测性能的影响,并进行了检测器的恒虚警率特性分析.仿真实验表明,两种自适应检测器相对于相应的非自适应检测器的检测损失较小,且对方向失配信号具有更好的抑制能力.另外,ANSDD-GLRT的收敛速度要快于ASDD-GLRT,而后者对方向失配的目标信号有更好的抑制能力;两种自适应检测器在目标能量均匀分布时具有最佳检测性能,且检测性能随着目标幅度起伏的加剧而有所降低;不同距离单元间散射点的相关性在高检测概率区会引起检测损失,而在低检测概率区会带来检测增益     

HSDPA系统中的Turbo迭代均衡

为了提高第三代移动通信系统增强技术HSDPA的性能, 提出了一种Turbo迭代码片均衡接收机结构. 该接收机主要由码片均衡器, 软入软出（SISO）的多码道检测器与Turbo解码器构成. 码片均衡器对信道进行均衡参与第一次迭代, 其后的每次迭代中, 检测器输出的外信息作为解码器输入的先验信息, 而解码器输出的外信息则作为检测器输入的先验信息. 计算机仿真表明Turbo迭代均衡接收机性能明显优于传统的接收机.     

卫星导航接收机抗欺骗干扰极大似然检测性能分析

欺骗干扰给卫星导航接收机带来巨大威胁,而现有的文献均把欺骗干扰识别作为抗欺骗干扰的主要研究方向,而涉及欺骗干扰抑制方面的文献很少.本文针对卫星导航接收机抗产生式欺骗干扰问题,根据接收机具有不同干扰先验信息的3种情形,分别提出并证明了3个命题.这些命题给出了极大似然检测器在干扰背景下对真实卫星数据的检测性能界.命题表明,在具备干扰信道先验信息时,极大似然检测器具有良好的抗产生式欺骗干扰性能.仿真实验验证了理论分析的正确性和有效性.     

高分辨雷达扩展目标检测算法研究

针对高分辨雷达扩展目标检测问题,本文建立了高分辨雷达回波模型,推导了在目标信息完全已知的理想条件下的最优检测器形式,给出了检测算法的性能上界.讨论了广义似然比检验在目标信息不同程度缺失情况下的检测器形式,给出了可实现检测器的检测性能上界.基于广义似然比检验,提出了一种基于散射点个数估计的双门限检测器.仿真表明该方法检测性能优于现有检测方法.     

一种参数化的机载雷达最优处理新方法

雷达目标检测中, 最优处理器能够自适应地调整权值以跟踪环境的变化, 而最优权值的计算则需要依赖大量独立同分布(i.i.d.)的干扰样本. 因此在机载雷达非均匀的杂波背景中, i.i.d.样本数不足常导致最优处理性能的恶化. 文中在考虑杂波内部波动的基础上, 形成了一种修正的多普勒分布式杂波(DDC)模型, 并以此提出了一种参数化的最优处理新方法. 区别于现有方法, 新方法将最优权值计算转换为对DDC模型的参数估计, 即估计角频率中心和扩展. 并采用一种低复杂度的非线性能量算子实现上述参数的估计. 通过理论分析和仿真实验表明新方法对i.i.d.样本数的要求显著下降, 并具有运算量小、易于实现的优点.     

具有等式约束的滑动多项式建模方法

滑动多项式是广泛应用的动态系统建模方法,如何有效利用先验信息(也称为附加信息或约束信息)是改善多项式模型性能的有效途径.鉴于可转变成等式约束条件的附加信息的广泛应用,提出了带等式约束项的滑动多项式的两阶段建模方法.在理论分析的基础上,以空间目标跟踪为例,进行了算法的数值验证.该方法只需在原无约束模型的迭代格式上增加一个修正步骤,实现简单,且具有良好的可观测性、收敛性、估计精度和计算效率.文中的模型并未针对特定系统,稍加调整,可直接应用于一般非线性系统的状态建模.此外,这里的性能分析方法对其他建模方法的性能预测也同样具有参考价值.     

GTD模型联合参数估计与定阶的Bayes方法

将基于Bayes原理的参数估计与定阶方法应用于GTD模型，设计并实现了基于RJ-MCMC方法的GTD模型联合参数估计与定阶算法．该算法利用GTD模型的物理约束先验信息，提高了定阶准确率和参数估计精度，同时较好地解决了GTD模型中的混合参量估计问题．通过仿真数据和电磁散射数据对算法的性能进行分析验证，结果表明，该算法能够得到较好的参数估计和定阶结果，在低信噪比、邻近分量、短数据的情形下，优势更为明显．     

基于时变AR模型的重叠信号分量盲分离方法

提出一种利用时变AR模型对单信道时频重叠的多个信号分量的瞬时频率和瞬时幅度进行估计，从而进行信号分量分离的方法．通过利用长椭球序列作为基函数对时变AR模型系数进行展开，将时变模型转化为时不变模型后利用一种递推方法进行模型系数估计．该方法计算简单，不需要知道信号的先验信息．仿真结果证明了方法的有效性和优异性能。     

高分辨雷达距离-多普勒扩展目标广义自适应子空间检测器

本文提出了一种非高斯杂波中的距离-多普勒扩展目标广义自适应子空间检测器(RDST-GASD).采用了频率-慢时间子空间模型来描述宽带雷达回波信号序列.杂波的统计模型采用球不变随机向量描述,各距离单元内的杂波具有相同的归一化协方差矩阵和不同的功率(非均匀),并且假设可以得到只含有杂波的参考单元的数据以估计杂波的协方差矩阵.通过理论分析证明了RDST-GASD对杂波的功率和协方差矩阵都具有恒虚警的性质.对于宽带雷达,在相参处理时间内,目标回波通常存在越距离单元走动,RDST-GASD进行了距离对齐处理,从而实现了有效的相参积累,提高了检测性能.     

视觉感知结合学习的自然图像轮廓检测

本文结合非经典感受野的视觉特性与机器学习的方法,提出了一种自然图像轮廓检测模型.当非经典感受野中的刺激与感受野中心刺激形成一种精确的空间结构时,将对中心产生一种增强效应;另一方面非经典感受野中抑制作用会降低同质成分的响应,我们将这两个机制分别用于增强光滑的轮廓和减少背景中与结构无关的干扰成分.利用逻辑回归概率模型将感受野中的信息与来自非经典感受野中的信息进行有效融合,并根据图像的手工标注数据库,通过学习方法获得一组最优的模型参数.自然图像的实验结果表明该轮廓检测方法能极大地抑制来自纹理的局部边缘,减少虚假轮廓,同时能增强具有一致空间结构的成分,避免轮廓缺失.最后利用Berkeley图像数据库定量地评价了我们方法的性能,并与相关方法进行了比较.该模型不仅为复杂场景中的轮廓检测提供了一个可行的策略,并有助于对生理视觉机制的理解.     

基于粗粒度单元的离群点检测算法研究

对现有的基于单元的算法进行改进,利用KNN算法思想得到距离与比例参数的合理先验值,以加快离群点检测的收敛速度;同时通过扩大单元粒度,减少了单元区域查询次数与算法的空间复杂度,从而在整体上提高了离群点的检测效率。通过实验,验证了改进后算法的可行性,同时比较了其与原算法在不同参数下的性能优劣。     

主用户状态改变和低信噪比环境下的weight-p能量检测算法

在认知无线电网络中,主用户状态改变和低信噪比都会造成频谱检测的性能下降.本文提出了一种新的加权(weight-p)能量检测算法,用于抵抗主用户状态改变和低信噪比对认知用户检测性能的影响.为减少实现复杂性和节约需要的功耗,我们将weight-p能量检测器的最优权值建模成一个最小采样时间(MST)的优化问题,找出了最优权值和次优权值.仿真表明,在主用户状态改变和低信噪比的场景下,本文提出的weight-p能量检测算法可以提高认知用户的检测性能和降低虚警概率,并且在获得相同检测性能的前提下可以压缩检测时间.     

基于压缩感知思想的图像分块压缩与重构方法

压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.     

机载雷达Doppler分布式杂波模型及参数估计

针对机载雷达平台运动造成的杂波谱中心偏移和展宽, 提出一种Doppler分布式杂波(DDC)模型在时域描述杂波协方差矩阵. 并基于该参数化模型, 研究了最大似然、加权子空间匹配等超分辨率方法在杂波Doppler参数估计中的应用, 取得了明显优于传统方法的性能. 理论推导和实际数据处理结果也验证了模型的正确性及参数估计方法的有效性.     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.     

Split Bregman迭代算法生物发光断层成像

生物发光断层成像重建中,发光光源在生物体内稀疏分布,基于压缩感知思想,将?1范数正则化的稀疏重建应用于生物发光断层成像,并采用Split Bregman迭代算法求解?1范数目标函数,以获得快速、稳定的重建.三维数字鼠模型数值实验结果表明,该算法应用于生物发光断层成像重建,在没有使用任何光源可行区域先验和多光谱测量信息的条件下,仍能获得准确的定位和定量重建结果,算法对噪声具有较好的鲁棒性.     

基于HJ-1B卫星的作物秸秆提取及其焚烧火点判定模式

作物秸秆焚烧产生的气体和颗粒物严重污染大气环境,威胁人类健康,给交通带安全带来隐患,利用遥感技术优势监管秸秆焚烧火点具有重要的现实意义.文中基于HJ-1B卫星CCD多光谱遥感数据和IRS热红外遥感数据,以中国江苏中东部为研究区,开展作物秸秆提取及其焚烧火点判定的一体化研究.根据秸秆的光谱特征研究建立了秸秆乘积指数(SMI),结合其纹理信息可从HJ-1BCCD遥感图像上快速有效的提取出秸秆分布,继之结合修正后的火点探测算法可对HJ-1BIRS遥感数据进行火点提取.在秸秆分布和火点探测结果矢量化的基础上,通过GIS技术进行火点叠置分析,可有效地判定作物秸秆火点分布,同时结合实地调研及与MODIS火点产品比对分析验证评价了本研究方法的可行性和有效性.     

一种最优抗扰自适应控制

针对含未知干扰系统研究了具有最优抗扰性能的自适应控制问题.利用对象参数的先验知识和量测数据构成可实时更新的非空模型集合,以系统的整体性能指标为辨识准则,在模型集内优化选取最优标称模型,完成对象模型的在线最优辨识.然后根据-1优化设计方法以闭环系统整体性能为指标,在线设计最优闭环控制器.上述两方面结合起来给出了一种最优自适应控制策略.由于辨识准则与控制目标是一致的,文中的方法能够有效地解决自适应系统的性能优化问题和辨识与控制的相互配合等问题,且能给出可验算的性能指标.