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311.
312.
一种采用自动筛选技术的鲁棒恒虚警检测器 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于有序统计(OS)和筛选平均(CM)提出了一种新的恒虚警检测器,它采用OS和CM方法来产生局部估计,再采用二者的平均值作为对杂波功率水平的估计,并应用了文献[5]提出的自动筛选技术,在SwerlingⅡ型目标假设下,本文推导出了它的Pfa、Pd和度量ADT的解析表达式,并与其它方案进行了比较。分析结果表明,它对均匀背景和多目标环境均具有适应性,尤其是在多目标引起的非均匀背景场合中,它呈现较好的锝棒性,它的性能与OS相比有较大的改善,并且它的样本排序时间不及OS、CM的一半。 相似文献
313.
直接扩频系统中,在基带信息数据流的码速率较高时,为保证一定的扩频增益,必须采用高速扩频伪码。由于反馈器件的限制,高速伪码不能采用单独依赖提高时钟频率的方法。该文从线性反馈移位寄存器(LFSR)的特征方程和m序列抽样原理两方面推导出将m序列扩频伪码发生器码速率提高2l(l=1,2,…,2l<n,n为寄存器级数)倍的方法,从而确保提高扩频增益和抗干扰能力。 相似文献
314.
315.
316.
317.
318.
针对航空发动机健康管理系统传统设计方法周期长、成本高等问题,提出了面向健康管理系统的快速原型设计方法,构建了基于虚拟仪器语言和快速原型技术的航空发动机健康管理系统快速原型仿真平台。以CompactRIO平台为核心,在实时响应最高的现场可编程门阵列(FPGA)环境下设计了信号接口单元,模拟发动机真实传感器值,并提供了基于Windows平台的健康管理软件实时开发环境,可以将健康管理算法快速部署下载至硬件平台。结果表明:此健康管理系统的快速原型设计方法是切实有效的,为扩展成为完全的硬件在回路(HIL)仿真的平台奠定了基础,有较好的工程实用价值。 相似文献
319.
轴频电场是可在水下探测到的一种运动舰船特征物理场,由于海水的衰减作用,其信号十分微弱。文章提出了一种基于小波包分解和滑动功率谱的微弱舰船轴频电场信号检测方法。首先,利用小波包变换对观测信号进行多子带分解;然后,分别提取各子带信号功率作为检测特征量,使用浮动门限对其进行滑动检测。实测数据和仿真数据处理表明,该方法能够在较低的信噪比条件下有效工作,性能优于传统的功率谱检测方法。 相似文献
320.
The detection of sparse signals against background noise is considered. Detecting signals of such kind is difficult since only a small portion of the signal carries information. Prior knowledge is usually assumed to ease detection. In this paper, we consider the general unknown and arbitrary sparse signal detection problem when no prior knowledge is available. Under a Neyman-Pearson hypothesis-testing framework, a new detection scheme is proposed by combining a generalized likelihood ratio test (GLRT)-like test statistic and convex programming methods which directly exploit sparsity in an underdetermined system of linear equations. We characterize large sample behavior of the proposed method by analyzing its asymptotic performance. Specifically, we give the condition for the Chernoff-consistent detection which shows that the proposed method is very sensitive to the 2 norm energy of the sparse signals. Both the false alarm rate and the miss rate tend to zero at vanishing signal-to-noise ratio (SNR), as long as the signal energy grows at least logarithmically with the problem dimension. Next we give a large deviation analysis to characterize the error exponent for the Neyman-Pearson detection. We derive the oracle error exponent assuming signal knowledge. Then we explicitly derive the error exponent of the proposed scheme and compare it with the oracle exponent. We complement our study with numerical experiments, showing that the proposed method performs in the vicinity of the likelihood ratio test (LRT) method in the finite sample scenario and the error probability degrades exponentially with the number of observations. 相似文献