极性采样倒相编码数字脉冲压缩处理器的检测性能

本文阐述了极性采样倒相编码数字脉冲压缩处理器的非参量恒虚警率(CFAR)特性。这种处理器实质上是简化的Dicke-fix,也是窄带信号的符号检测器。确定了高斯和非高斯噪声中的检测性能。说明了这种处理器相对于非相干匹配滤波器的信噪比损失随码长增加而减小;在高斯噪声中的渐近损失为1.96dB;在Weibull噪声中的损失随Weibull分布形状参数减小而减小,甚至可转为得益。     

Dicke-fix CFAR雷达检测器在Weibull噪声中的检测性能

本文就较多的参数情况计算了Dicke-fix CFAR雷达检测器和平稳白高斯噪声中的最佳参量型相参积累检测器在Weibull噪声中的检测性能。计算结果表明,当Weibull分布的形状参数较小,并且信噪比较低,或相参脉冲串脉冲个数较大时,前者比后者有效。     

Weibull噪声中雷达信号的非参量检测

本文讨论几种实用的非参量雷达检测器在Weibull噪声中的检测性能,这些非参量检测器是用于相参检测的Dicke-fix检测器,和用于非相参检测的秩和(RS)以及秩二进积累(RQ)检测器。通过解析计算和Monte Carlo模拟,给出这些非参量检测器和相应的平稳白高斯噪声中的最佳参量检测器即相参和非相参积累器的小样本性能,并作比较,说明当Weibull分布形状参数和信噪比较小时,非参量检测器可更有效。     

秩和检测器与秩二进积累检测器的性能

本文利用解析方法和Monte-Carlo模拟方法!证明了在Weibull噪声中秩二进积累检测器小样本最佳门限的存在,计算了小样本最佳门限系数的近似值,并总结了它的变化规律。对秩和检测器,秩二进积累检测器(具有最佳门限)和线性检测器在Weibull噪声中的性能进行了分析、计算。最后给出了这三种检测器的详细性能曲线,说明在Weibull噪声形状系数较小,信号/噪声中位数较低时,秩检测器(本文指秩和检测器和秩二进积累检测器两者)此线性检测器有效,而秩二进积累检测器比秩和检测器有效。     

弹载脉冲多普勒雷达天线波束内群目标的超分辨率检测

通过对群目标回波信号进行超分辨率离散谱估计得到群目标的多普勒频率及其幅度矢量,在此基础上给出了频率域内群目标的方位和俯仰误差角的单脉冲测角方法.根据群目标回波信号的多普勒频率信息、方位和俯仰误差角信息实现在同一雷达天线波束内的群目标超分辨率检测.给出了降低虚警概率并保持检测概率不变的瑞利分布和莱斯分布群目标的检测方法,包括门限检测的"M中检出m"方法和航迹相关检测方法.仿真实验证实了上述方法的可行性和方位、俯仰角参量估值的高精度特性.     

基于纹理分割恒虚警检测器设计与验证

提出一种基于纹理分割恒虚警(TSB-CFAR)检测器,旨在解决杂波边缘情况下恒虚警检测器性能急剧下降的问题.该检测器由杂波分割模块和变参考单元CFAR模块组成,前级杂波分割模块通过多重分形纹理分割算法对杂波图进行区域分割,跟踪杂波边缘在当前参考单元中的位置,后级CFAR检测模块根据杂波边缘位置,选择合适的参考单元参与目标检测.理论分析表明该检测器不仅具有良好的杂波边缘虚警控制能力,而且在均匀背景下能够达到单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测器的性能.IPIX海杂波和MSTAR合成孔径雷达地杂波数据检测实验也证实了本文方法的有效性.     

基于瞬时频率估计的双曲调频信号检测技术

基于双曲调频信号的特征分析,提出了一种新的HFM信号检测方法——周期斜率方差检测器。根据不同信噪比下周期斜率方差的概率密度,给出了该检测器的二元假设检验模型,并对比了相同条件下该检测器与匹配滤波器的性能。仿真结果表明,周期斜率方差检测器是一种恒虚警概率检测器,在较低信噪比下可有效检测双曲调频信号,并对多普勒失配有很好的适配性。     

窄带非高斯噪声中的离散时间检测 第二部分:Weibull和对数正态噪声中的检测

作为应用本文第一部分所得结果的例子,第二部分研究在Weibull和对数正态噪声中,相参脉冲串和非相参脉冲串信号的离散时间检测,找出局部最佳非线性,导出若干重要检测器的功效计算公式,这些,检测器是局部最佳、线性、平方律、Dicke-fix、对数、二进积累、中位数检测器,并给出它们的渐近相对效率的数值结果。     

CFAR DETECTORS FOR HIGH RESOLUTION RADAR IN NON GAUSSIAN CLUTTER

讨论了球不变随机过程（ＳＩＲＰ）非高斯杂波背景下高分辨雷达距离扩展目标检测问题。文中提出了ＣＡ－ＣＦＡＲ,ＯＳ－ＣＦＡＲ两种距离扩展目标检测器,并证明了它们的形状因子和尺度因子未知的情形下具有恒虚警性,即双参数恒虚警性,分析了这两种检测器的检测性能。这两种检测器亦可用作ＳＩＲＰ杂波背景下低分辨雷达检测器。     

Rice杂波中SwerlingⅡ目标的似然比检测

本文研究Rice杂波中SwerlingⅡ目标的离散时间检测。导出了杂波稳定分量相干及不相干时的似然比(LR)检测器的结构。得到了这些检测器的功效表达式。把LR检测器与传统的平方律检测器的渐近性能进行了比较。计算结果表明,杂波统计特性越偏离高斯情形,LR检测器的检测性能就越是优于平方律检测器,而且杂波稳定分量相干时的LR检测器的ARE比不相干时的要大一倍以上。     

非相参检测的局部最佳秩检测器

本文研究一类用于雷达信号非相参检测的双样本非参量秩检测器的结构和性能。导出局部最佳秩检测器(LORD)的结构,发现其形式为在窄带高斯噪声中的N-P最佳检测器中引入求秩器和局部最佳秩零记忆非线性(LORZNL)。许多实用雷达秩检测器属于与LORD相同类型的结构。导出这些检测器的功效表达式。做为例子,在高斯噪声情况下,求出LORD为修正Savage检测器,并把它的渐近性能与常用的秩和、秩量化检测器做了比较。     

限带白噪声随机过程的雨流幅值概率密度函数模型

对17种不同带宽系数的限带白噪声随机过程进行了雨流循环计数统计,提出了一个限带白噪声随机过程的雨流幅值概率密度函数(Probability density function,PDF)模型。该模型是Rayleigh分布和Weibull分布的线性组合,其中待定系数均为随机过程谱参数的函数。采用该模型对这17种随机过程的雨流幅值概率密度函数进行了公式拟合,探究了模型中待定参数与随机过程谱参数之间的关系,确定了模型表达式。对照随机过程的雨流计数统计结果,将该模型与Dirlik模型的预测精度进行了比较,结果表明该模型的预测效果优于Dirlik模型。     

离散Weibull分布产品的统计分析

给出求离散Weibull分布产品的参数点估计方法,通过大量Monte-Carlo模拟考察了估计的精度。     

电子侦察信号实时检测算法及性能分析

低信噪比信号检测，一直都是电子侦察领域关注的课题。本文提出了一种信号自相关检测算法，该算法利用随机噪声的不相关统计特性及信号的相关性，采用自相关算法使信号与噪声在时域中就能很好地区分开来，通过智利智能判断来确定信号的起始时刻。该算法具有实时性好、检测率高的特点，性能优于传统的累加算法。本文还研究了统计量的概率分布，以此来确定检测门限、虚警概率之间的关系。为了进一步提高该算法的检测性能，采用了双门限判决处理方法。理论分析和计算机模拟结果表明这种算法切实可行。     

圆形结构形态学滤波器优化设计及应用

形态学滤波是红外弱小点目标检测研究中一个有效方法,其滤波器结构将直接影响检测性能。基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,首先设计了圆形形态学滤波器结构。在此基础上,引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计。实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率小于等于1%情况下,优化的圆形形态学滤波器算子对的复杂红外弱小目标图像检测概率大于等于98%,优于固定结构元素的形态学滤波器和方形结构的优化形态学滤波器。     

探针式光纤探头的有效检测深度

研究了探针式光纤探头的有效检测深度。采用扩散方程描述光在强散射生物组织中的传播规律,运用纽曼边界条件,使用灵敏度矩阵对有效检测深度进行了研究。灵敏度矩阵和光源与检测器的空间位置分布密切相关。光源与检测器对的灵敏度矩阵定义为：光源位置和检测器位置分别作为光源的光场分布的乘积。设计了6组针对不同参数的模型,参数主要包括光源、检测器光纤芯径、光源、检测器光纤中心距、光纤探头所处的深度、生物组织的吸收系数和散射系数。对探针式光纤探头在各组模型中的有效探测深度进行了仿真,重点研究了六种参数对检测深度的影响。所得结论可以推广到分析光纤检测器的空间分辨率和多光纤检测器的研究中。     

窄带非高斯噪声中的离散时间检测 第一部分:总论

本文研究窄带非高斯噪声中窄带信号的离散时间检测。考虑三种情形的信号:已知初相的相参脉冲串,未知初相的相参脉冲串,以及非相参脉冲串。在本文第一部分,对每种信号分别导出局部最佳检测器的结构,指出它们可在窄带高斯噪声中的Neyman-Pearson最佳检测器里引入适当的零记忆非线性处理而成,并且许多实用检测器具有与局部最佳检测器相同类型的结构,只是细节特性不同。导出每类检测器功效和渐近相对效率的通用表达式,以及它们在若干重要检测器情况下的具体表达式,这些检测器是局部最佳、线性、平方律、Dicke-fix、对数、二进积累、中位数检测器。     

疲劳寿命分布模型的统一描述

在大量仿真试验的基础上，发现：①正态分布和3参数Weibull分布之间存在解析关系；②在工程中常见的情况下，3参数Weibull分布可有效地拟合正态和对数正态数据；③当一组数据可同时用2参数Weibull分布（B_1），正态分布（B_2），对数正态分布（B_3）和3参数Weibull分布（B4）描述时，则其B基值间存在以下关系B_1＜B_2＜B_3＜B_4；④在工程中常见的情况下，以3参数Weibull分布拟合正态和对数正态数据，其B基值的相对误差｜ε｜＜5％。     

基于SODIX方法的叶片前缘噪声指向性及降噪实验研究

以NACA 65(12)–10独立基准叶片为对象,使用线性传声器阵列和SODIX(SOurce DIrectivity modeling in the cross-spectral matriX)方法对基准叶片前缘噪声指向性分布特征及波浪前缘对叶片前缘噪声的影响进行了实验研究。开发了SODIX数据处理程序并进行了数值仿真验证,结果表明：不同指向角下计算结果的最大误差不超过0.26 dB。在半消声室内,利用由31个传声器组成的非均匀分布优化阵列,对NACA 65(12)–10独立基准叶片和仿生学叶片的前缘噪声开展了参数化声学实验。结果表明：在40°～142°指向角测量范围内,基准叶片前缘噪声指向性符合典型偶极子声源特征,峰值在130°指向角附近;随着频率升高,基准叶片前缘噪声指向性产生了显著的“波瓣”现象,频率越高,“波瓣”越多。进一步研究表明：不同波长和幅值的前缘构型都可以有效降低指向角测量范围内的前缘噪声;与波浪前缘的波长相比,波浪前缘的幅值对前缘噪声的影响更为显著,特别是在90°～120°指向角范围内,A30W20叶型的降噪量可达7.71 dB。     

基于TOP-HAT滤波器算子的红外弱小目标检测算法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进神经网络优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子.其中形态学滤波器的结构元素采用两层前馈神经网络,通过大量样本训练优化,将Top-Hat运算作为一个整体当作一层,输出层节点定义为Top-Hat运算后图像矩阵的最大值.实测数据的处理结果表明:针对低信噪比(RSN≈2)图像,在虚警概率≤5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对复杂图像检测概率≥75%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近8%,算法的运算时间仅增加了0.7ms.