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异常值个数未知下辅助数据自适应筛选方法

异常值个数未知下辅助数据自适应筛选方法

作     者:简涛 马颖亮 王海鹏 郭磊 魏广芬 JIAN Tao;MA Yingliang;WANG Haipeng;GUO Lei;WEI Guangfen

作者机构:海军航空大学信息融合研究所 92830部队 山东工商学院信息与电子工程学院 

基  金:国家自然科学基金(62471483,61971432) 泰山学者工程专项经费资助(tsqn201909156) 山东省高等学校青创科技支持计划(2019KJN031)~~ 

出 版 物:《雷达学报》 (Journal of Radars)

年 卷 期:2024年第13卷第5期

页      码:1049-1060页

摘      要:在雷达目标多通道自适应检测场景下,诸多非均匀背景因素易导致异常值干扰,使得辅助数据独立同分布条件难以满足,已有辅助数据筛选方法往往假定异常值个数已知,在个数未知的情况下面临较大性能损失。为此,该文研究了异常值个数未知情况下辅助数据自适应筛选方法。首先,在杂噪协方差矩阵已知条件下,建立了异常数据集合的最大似然估计,基于广义内积对辅助数据进行初步排序,将异常数据集合的最大似然估计过程简化为异常值个数估计。其次,利用快速最大似然方法进行未知协方差矩阵估计,提出了未知异常值个数下辅助数据自适应筛选方法。进一步地,为降低异常值对初步排序性能的不利干扰,基于归一化采样协方差矩阵设计了归一化广义内积形式,并结合迭代估计方式,对前述辅助数据自适应筛选流程进行改进。仿真结果表明,与广义内积相比,采用归一化广义内积可获得更高的筛选精度,采用较小迭代次数即可获得稳定的归一化信干比改善;与已有辅助数据筛选方法相比,该文所提方法在异常值个数未知条件下具有更好的筛选性能。

主 题 词:自适应目标检测 异常值个数 自适应筛选 似然函数 归一化广义内积 

学科分类:080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081105[081105] 081001[081001] 081002[081002] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

核心收录:

D O I:10.12000/JR24135

馆 藏 号:203138906...

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