不确定海洋环境中基于蒙特卡罗优化的稳健检测方法

常规的检测算法在实际不确定海洋环境中会遇到环境失配的问题,进而导致检测性能下降。本文结合贝叶斯原理和广义似然比方法,基于蒙特卡罗优化技术,提出了一种不确定海洋环境中信号检测方法。该检测器将环境先验信息应用到广义似然比检验中,在保证有效检测的基础上,降低了计算复杂度。同时给出了精确模型匹配检测器、最优贝叶斯信号检测器、平均模型匹配检测器和能量检测器作为对比的检测算法。计算机仿真和SWellEx-96海上实测数据处理结果表明,本文提出的信号检测器检测取得了优于平均模型匹配检测器和能量检测器的性能,其计算效率也有明显提高。     

不确定海洋环境中基于蒙特卡罗优化的稳健检测方法

常规的检测算法在实际不确定海洋环境中会遇到环境失配的问题,进而导致检测性能下降。本文结合贝叶斯原理和广义似然比方法,基于蒙特卡罗优化技术,提出了一种不确定海洋环境中信号检测方法。该检测器将环境先验信息应用到广义似然比检验中,在保证有效检测的基础上,降低了计算复杂度。同时给出了精确模型匹配检测器、最优贝叶斯信号检测器、平均模型匹配检测器和能量检测器作为对比的检测算法。计算机仿真和SWellEx-96海上实测数据处理结果表明,本文提出的信号检测器检测取得了优于平均模型匹配检测器和能量检测器的性能,其计算效率也有明显提高。      

浅海环境中的匹配模态空间检测器

将水下声传播规律融入到算法设计中可以有效提高被动声呐目标检测性能。当声源位置未知时,广义似然比检测器和贝叶斯检测器分别通过搜索和积分的方式来消除声源位置不确定性的影响。但是,基于有限个信号波前实现的广义似然比检测器和贝叶斯检测器在某些声源位置上存在性能大幅下降的问题。为此,利用水下声传播的物理特性,提出了一种稳健的子空间检测器——匹配模态空间检测器,稳健的意义在于:当阵列获取到的辐射声信号能量给定时,检测器可以在不同声源位置情况下提供相同的检测性能。该检测器通过模态空间一定程度上利用了海洋环境知识,获得了比具有相同稳健性的能量检测器更好的检测性能。典型浅海环境中的仿真实验对比结果表明:匹配模态空间检测器相比广义似然比检测器和贝叶斯检测器的峰值性能下降较小、所需的计算量更少、对环境失配的宽容性更好。      

环境扰动约束下的稀疏贝叶斯定位方法

针对匹配场被动定位技术对海洋环境扰动敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健匹配场处理方法。该方法通过分析环境扰动情况下的声场构成,建立了海洋环境扰动模型,同时结合水下定位问题的稀疏性,将匹配场被动定位问题表述为稀疏信号重构问题。然后,使用稀疏贝叶斯学习方法迭代更新目标位置及模型失配权向量,收敛至最优稀疏解作为目标定位结果。最后使用仿真数据和北厄尔巴岛的海试数据对算法进行了验证,仿真和实验结果表明:该算法在海洋环境模型失配情况下也能够准确定位,且能分辨水平间距为100 m的两个目标。因此,基于稀疏贝叶斯学习的稳健匹配场处理方法能够有效利用海洋环境扰动声场结构和水下定位稀疏特性,以增强匹配场处理的稳健性和定位精度,并且具有应对多源定位问题的能力。      

不确定浅海环境中水平阵角度域子空间检测

在复杂浅海波导中,环境参数的不确定性影响检测的稳健性,故稳健检测是浅海检测中的重要问题.本文结合简正波模型,定义和估计了不确定环境中的水平阵角度域子空间,提出了水平阵角度域子空间检测器及其稳健形式.角度域子空间利用了不同环境参数条件下的水平阵远场观测模型,包含了不确定环境参数信息,估计过程中利用了硬海底条件下传播模态的水平波数与水体、沉积层声速之间的关系,具有较少的先验信息要求和较低的实现复杂度.在此基础上提出的水平阵角度域子空间检测器实现简单,在不确定环境中具有一定的稳健性,但其检测性能随目标方位角起伏.将角度域子空间变换到维数恒定的子空间中,得到角度域子空间检测器的稳健形式,即稳健水平阵角度域子空间检测器,该检测器在不确定环境中具有一定的稳健性,同时检测性能在各目标方位上一致.不确定浅海环境中的仿真结果表明,稳健水平阵角度域子空间检测器具有和能量检测器近似的稳健性,同时提高了检测能力.     

不确定海洋声场中的检测性能损失环境敏感度度量

现有的检测算法在实际的不确定海洋环境中会出现失配情况, 进而导致检测性能下降, 但是定量分析这种检测性能损失的工作却很少见, 因此本文定义了检测性能损失敏感度函数, 并给出了基于蒙特卡罗方法的计算方法.检测性能损失敏感度是一个表征海洋环境不确定度的物理量, 它反映了海洋参数变动和检测性能损失之间的关系.利用地中海某处海洋环境进行仿真, 针对各个海洋环境参数, 计算了全海域的检测性能敏感度. 结果表明: 1)检测性能损失呈现了很强的空间性, 在20 km处, 水面声速有4 m/s的变化下, 检测损失最小为1%, 而最大达到60%.声信道中的检测性能较为稳定, 其在远距离上更是如此; 2)各个海洋环境参数对检测性能损失有不同的影响, 水体声速剖面和第一层海底介质的声速和厚度是对检测性能影响最大的量; 3)环境参数敏感度呈现很强的频率特性, 海底底质参数包括底质厚度、密度和吸收系数等随着频率的升高对检测性能的损失影响变小. 关键词： 检测性能损失 环境敏感度 不确定海洋环境     

高斯噪声背景下稳健型Durbin检测器设计

考虑了一种水下高斯噪声环境中的多通道点目标自适应检测问题,且高斯噪声的协方差矩阵未知。通常,描述这类问题的假设检验中包含多重未知变量,所以不存在一致最优检验,为此,我们采用Durbin检验准则的一阶近似寻求其次优解。在设计阶段,推导出Durbin检验所对应的检验统计量,以及虚警概率的闭式解,并由此证明Durbin检验具有对噪声协方差矩阵的恒虚警特性。在仿真阶段,分析了新检测器的性能,并与传统的广义似然比检验(GLRT)、自适应匹配滤波(AMF)检测器进行比较。仿真和实验结果表明在目标导向向量失配情况下,Durbin检验的检测性能优于传统检测器,但是在信号匹配情况下Durbin检验的检测性能略有损失。      

一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器

针对背景和目标的先验光谱特征未知的条件,给出一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。小目标相对于背景的低概率性使得高光谱图像数据对目标光谱信号的矩特征几乎不施加约束,可在最大熵条件下将广义似然比检验简化为对背景似然的单似然检验;利用全部数据样本建立无参估计模型以充分利用样本信息,从而得到基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。该检测器避免了统计模型误差和不明确物理含义特征对实际高光谱图像数据检测带来的影响。使用可见光/近红外波段机载I型实用型模块化成像光谱仪(OMIS-I)高光谱图像进行了实验,实验结果及相应理论分析表明该算法可有效检测高光谱图像中的空间低概率目标。     

不确定海洋环境中的模态子空间重构稳健定位方法

实际的海洋是一个不确定的声传播环境,常规的匹配场方法在进行目标定位时会遇到环境失配的问题,导致定位性能下降.在不确定的海洋环境中,声场传播中的一部分简正波模态受到声场不确定性的影响较小.基于此,本文提出了一种模态子空间重构的稳健定位方法.该方法使用稳定的模态来重构拷贝场向量,相比于常规匹配场定位方法中使用全阶模态来构造拷贝场向量,其定位结果更加稳健.利用计算机仿真数据和海试数据进行了定位性能分析,并给出了常规匹配场定位方法和稳健最大似然定位方法作为对比.研究结果表明:1)不确定海洋环境中,常规匹配场定位方法即使在较高的信噪比条件下其定位性能也较差.2)模态子空间重构定位方法的性能优于常规匹配场定位方法和稳健最大似然方法.     

参数未知的舰船辐射噪声检测方法

舰船辐射噪声的检测方法已有广泛研究,其中线谱特征是检测的重要依据。基于线谱特征的舰船辐射噪声检测方法常需要线谱数目、频率等参数作为检测的先验信息,这些信息不准确或无法确知时,检测方法的性能会受到显著影响。针对实际应用中对于未知舰船无法获得其参数信息的情况,研究基于连续谱谱峰特征的更为一般性的信号存在性检测方法。将窄带信号瞬时频率分析的思想扩展到舰船辐射噪声这类宽带信号,从信号频率与能量分布的角度推导得到宽带信号"瞬时频率"的近似表示式。构建宽带信号的瞬时频率检测器,并对其性能进行理论分析,结果表明该检测器的性能主要受舰船辐射噪声瞬时频率方差以及接收信噪比影响。通过计算机仿真和实际数据对算法的性能进行了验证。      

动态背景下基于光流场分析的运动目标检测算法

针对现有动态背景下运动目标检测算法的不足,提出一种基于光流场分析的运动目标检测算法.首先根据前背景在光流梯度幅值和光流矢量方向上的差异确定目标的大致边界,然后通过点在多边形内部原理获得边界内部的稀疏像素点,最后以超像素为节点,利用混合高斯模型拟合的表观信息和超像素的时空邻域关系构建马尔可夫随机场模型的能量函数,并通过使目标函数能量最小化得到最终的运动目标检测结果.该算法不需要任何先验假设,能够同时处理动态背景和静态背景两种情况.多组实验结果表明,本文算法在检测的准确性和处理速度上均优于现有算法.     

参数未知的舰船辐射噪声检测方法

舰船辐射噪声的检测方法已有广泛研究,其中线谱特征是检测的重要依据。基于线谱特征的舰船辐射噪声检测方法常需要线谱数目、频率等参数作为检测的先验信息,这些信息不准确或无法确知时,检测方法的性能会受到显著影响。针对实际应用中对于未知舰船无法获得其参数信息的情况,研究基于连续谱谱峰特征的更为一般性的信号存在性检测方法。将窄带信号瞬时频率分析的思想扩展到舰船辐射噪声这类宽带信号,从信号频率与能量分布的角度推导得到宽带信号"瞬时频率"的近似表示式。构建宽带信号的瞬时频率检测器,并对其性能进行理论分析,结果表明该检测器的性能主要受舰船辐射噪声瞬时频率方差以及接收信噪比影响。通过计算机仿真和实际数据对算法的性能进行了验证。     

基于复高斯模型的雷达高分辨距离像目标识别新方法

为了利用雷达高分辨距离像(HRRP)中的相位信息改善识别系统性能,提出了一类针对复距离像的目标识别新方法。分析了复距离像的统计特性,将识别领域常用的三种高斯模型———自适应高斯分类器(AGC)模型、联合高斯(JG)模型和概率主分量分析(PPCA)模型推广至复数域对复距离像统计建模。研究表明,这三种模型及其参数估计结果均不受距离像初相的影响。此外,为了解决噪声环境中的稳健识别问题,进一步提出了噪声稳健的模型修正方法。实验结果显示:在识别过程中加入距离像相位信息能够获得更高的正确识别率;且经过噪声稳健修正后的模型大幅改善了低信噪比下的识别性能。     

基于视神经网络的混沌时间序列奇异信号实时检测算法

提出了一种基于视神经网络的实时检测混沌时间序列中的奇异点算法,设计了视神经网络奇异点检测器(RNNND);然后设计了基于反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络的混沌时间序列奇异点检测器.利用Lorenz理论模型产生的时间序列和实测输油管道压力时间序列分别检验了这3个奇异点检测器在抗干扰能力、检测微弱信号能力和运算速度等方面的性能.仿真和分析表明,RNNND具有良好的检测精度和较快检测速度.最后详细分析了3种奇异点检测器优缺点并给出了适用场合.     

改进的贝叶斯压缩感知目标方位估计

针对基于高斯先验模型的贝叶斯压缩感知在目标方位(Direction Of Arrival,DOA)估计中可能出现明显随机伪峰的问题,改进了高斯先验模型,并在此基础上提出了一种贝叶斯压缩感知目标方位估计方法。通过波束输出噪声背景预估与二值指示变量标记,并引入基于信号先验方差的噪声方差估计方法,与变分贝叶斯推断相结合改进目标方位估计性能和优化迭代收敛过程。利用32元线阵对改进算法进行数值仿真处理和分析结果表明,该改进方法不仅可以准确估计目标信号的方位,而且可以显著地减少空间谱中伪峰的数量。实际海上实验数据处理结果表明,使用改进后的贝叶斯压缩感知方法进行DOA估计,可以显著地抑制空间谱中随机的伪峰,提高波束输出峰值背景比,具有更强的目标检测能力。      

基于半定规划和秩-1分解的稳健波束形成

针对标准Capon波束形成器在存在导向矢量失配时性能急剧下降问题, 提出了一种基于半定规划和秩-1分解的稳健波束形成算法. 该方法通过对实际导向矢量的估计提高自适应波束形成算法稳健性. 首先分别从干扰抑制和噪声抑制两个方面推导了新导向矢量应满足的约束条件, 并证明了利用矩阵滤波器构造约束条件的合理性; 构造了估计最优导向矢量的优化问题并将其转化为易于求解的松弛半定规划问题, 同时引入秩-1分解理论用于优化问题的求解. 仿真分析表明, 与目前较为常见的算法相比, 本文算法只需利用期望信号可能入射区间这一先验信息, 能获得更高输出信干噪比和功率估计精度. 关键词： 稳健自适应波束形成 半定规划 秩-1分解 导向矢量估计     

矢量泰勒级数特征补偿的说话人识别

将矢量泰勒级数(Vector Taylor Series,VTS)特征补偿算法应用于说话人识别,给出了卷积噪声方差的近似闭式解,构建了联合快速估计卷积噪声和加性噪声均值和方差的框架。该算法可在无需失配环境先验信息的前提下,直接从失配语音中估计出卷积噪声和加性噪声的均值和方差,实现对环境失配的补偿。实验结果表明,在信道变化较大的无线信道下,卷积噪声方差的补偿最高可降低误识率3.24%.提升了系统的识别性能。在存在加性噪声的无线信道下,与基于线性失真模型的特征映射算法和倒谱均值减算法相比,本文算法可分别最大降低49.65%和68.06%的误识率,适合于信道变化较大的失配环境补偿。      

协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法

针对协方差矩阵含有期望信号成分以及波束指向角失配时,传统自适应波束形成器性能严重下降的问题,提出了协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法。该算法将全空域划分成若干互不重叠的区域,分别对应干扰区域与信号区域,先利用Capon波束形成器对干扰区域积分,由此构造出干扰协方差矩阵。然后,利用标准Capon波束形成器的波束域MUSIC谱估计法对信号区域积分,重构出信号协方差矩阵,以其主特征向量作为期望信号导引向量估计。由于算法重构了干扰加噪声协方差矩阵并对导引向量进行了修正,保证了自适应波束形成器的性能。理论分析和仿真实验结果表明,算法在训练数据含有期望信号成分和波束指向角度失配情况下具有良好的性能。      

瞬时频率方差检测器(VIFD)及其性能评价

匹配滤波器及相关器是在理想信道中白噪声背景下检测确知信号的最佳检测器,但由于水声信道的复杂性,这类理论上的最佳检测器在实际水声信道的应用中,性能产生严重蜕化。利用瞬时频率序列及其统计特征的估计结果,根据水声信道以及主动声呐工作环境的特点,提出了一种针对CW脉冲的回波信号的性能稳健的新型检测器一瞬时频率方差（VIF）检测器。根据理论分析、计算机仿真分析和实验验证,该检测器在非平稳的干扰背景和信道中具有很好的稳健性。对信号的起伏与衰落及多卜勒失配也有很好的适配性能。     

早期乳腺肿瘤的超宽带微波稳健波束形成成像检测系统

提出了一种基于自主设计小型超宽带天线的微波稳健波束形成(RCB)成像肿瘤检测系统.仿真结果表明,该检测系统对肿瘤反射信号有很高的敏感度.在简单平面模型和核磁共振成像图(MRI)导出模型中进行仿真检测实验,并将天线阵列接收信号用RCB算法进行成像处理.从乳房重构图像中能够得到正确的肿瘤位置及大小信息,实现了平面模型中最小直径3 mm和MRI导出模型中最小直径4 mm的肿瘤检测,证实了该检测系统用于早期乳腺肿瘤检测的可行性.