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基于Rao检验的信号统计分辨界分析 被引量:1
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作者 孙闽红 刘艳芳 +1 位作者 钟华 包建荣 《电信科学》 北大核心 2017年第7期94-102,共9页
针对基于广义似然比检验(GLRT)的信号统计分辨界(SRL)分析存在计算较复杂、难以得到检测统计量解析表达式等问题,提出了一种基于Rao检测的SRL分析方法。分析了噪声方差已知和未知两种情形下的信号一维方位角SRL以及噪声方差已知时的信... 针对基于广义似然比检验(GLRT)的信号统计分辨界(SRL)分析存在计算较复杂、难以得到检测统计量解析表达式等问题,提出了一种基于Rao检测的SRL分析方法。分析了噪声方差已知和未知两种情形下的信号一维方位角SRL以及噪声方差已知时的信号二维方位角及俯仰角SRL,推导得到了Rao检测统计量以及对应SRL所需的最小信噪比(SNR),分析了检测性能、计算复杂度,并与GLRT方法进行了对比。仿真实验验证了Rao检测方法的有效性。 展开更多
关键词 统计分辨界 统计检测 参数估计 rao检验 广义似然比检验
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基于广义Rao检验的单/多比特MIMO雷达运动目标检测方法
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作者 黄广佳 程旭 +1 位作者 饶彬 王伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期105-112,共8页
通道数的增加在提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达目标检测性能的同时,也显著增加了数据的传输量和处理负担。针对运动目标的集中式MIMO雷达检测问题,首先对雷达回波数据进行比特量化,然后再进行融合检测处理... 通道数的增加在提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达目标检测性能的同时,也显著增加了数据的传输量和处理负担。针对运动目标的集中式MIMO雷达检测问题,首先对雷达回波数据进行比特量化,然后再进行融合检测处理。由于广义似然比检验(generalized likelihood ratio test,GLRT)需要对未知参数进行最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE),而上述问题中未知参数的MLE没有闭合解,导致相应的检验统计量的计算量较大。采用了一种新颖的广义Rao(generalized Rao,G-Rao)检验方法,由于不需要求解未知参数的MLE,相应的检验统计量有闭合解,显著降低了检验统计量的计算量。此外,为改善检测性能,运用粒子群优化算法对量化门限进行了优化。最后,实验结果在验证G-Rao检测器有效性的同时,表明:相比单比特量化而言,少量多比特量化在有效降低信号传输和处理负担的同时,其检测性能高于单比特量化方式。 展开更多
关键词 多输入多输出雷达 比特量化 目标检测 广义rao检验 粒子群方法
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自适应能量检测器及在失配信号检测中的应用(英文) 被引量:5
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作者 刘维建 王利才 +3 位作者 狄源水 简涛 谢谠 王永良 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2015年第2期149-159,共11页
自适应能量检测器(AED)是一种信号导向矢量完全未知时有效的检测器,最早根据广义似然比(GLRT)准则得到。该文首先分析了AED一些重要特性。指出AED与根据Rao准则和Wald准则得到的检测器相同,并得到了其精确的统计分布,根据该统计分布进... 自适应能量检测器(AED)是一种信号导向矢量完全未知时有效的检测器,最早根据广义似然比(GLRT)准则得到。该文首先分析了AED一些重要特性。指出AED与根据Rao准则和Wald准则得到的检测器相同,并得到了其精确的统计分布,根据该统计分布进而较容易地推导出AED解析的检测概率(PD)和虚警概率(PFA)。其次利用AED设计了一种信号失配情形下的参数可调检测器。与现有的参数可调检测器相比,新检测器对失配信号的检测具有更好的灵活度。此外,对于匹配信号,新检测器具有更高的检测概率。该可调检测器的这些功能通过调节两个标量参数实现,两个参数被称为可调参数。 展开更多
关键词 自适应能量检测器(AED) 广义似然比 rao检测器(GLRT) 信号失配 可调检测器 Wald检测器
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Adaptive detector design of MIMO radar with unknown covariance matrix 被引量:1
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作者 Lingjiang Kong Guolong Cui Xiaobo Yang Jianyu Yang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第6期954-960,共7页
The problem of detecting signal with multiple input mul-tiple output (MIMO) radar in correlated Gaussian clutter dominated scenario with unknown covariance matrix is dealt with. The gen-eral MIMO model, with widely ... The problem of detecting signal with multiple input mul-tiple output (MIMO) radar in correlated Gaussian clutter dominated scenario with unknown covariance matrix is dealt with. The gen-eral MIMO model, with widely separated sub-arrays and co-located antennas at each sub-array, is adopted. Firstly, the generalized likelihood ratio test (GLRT) with known covariance matrix is ob-tained, and then the Rao and Wald detectors are devised, which have proved that the Rao and Wald test coincide with GLRT detec-tor. To make the detectors fully adaptive, the secondary data with signal-free will be collected to estimate the covariance. The per-formance of the proposed detector is analyzed, however, it is just ancillary. A thorough performance assessment by several numer-ical examples is also given, which has considered the sense with co-located antennas configure of transmitters and receivers array. The results show that the performance the proposed adaptive de-tector is better than LJ-GLRT, and the loss can be acceptable in comparison to their non-adaptive counterparts. 展开更多
关键词 MIMO radar generalized likelihood ratio test rao and Wald tests correlated Gaussian clutter fully adaptive.
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广义高斯噪声背景下基于低比特量化的分布式MIMO雷达运动目标检测方法
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作者 杜群锋 程旭 +2 位作者 王福来 庞晨 吴云韬 《雷达学报(中英文)》 2026年第1期150-165,共16页
多通道观测数据信号级协同检测是分布式MIMO雷达目标检测的关键技术之一,但该技术在实施过程中需消耗大量系统资源用于数据计算与传输,使其在实际工程应用中面临诸多挑战。鉴于低比特量化技术可显著降低分布式系统的通信传输代价和计算... 多通道观测数据信号级协同检测是分布式MIMO雷达目标检测的关键技术之一,但该技术在实施过程中需消耗大量系统资源用于数据计算与传输,使其在实际工程应用中面临诸多挑战。鉴于低比特量化技术可显著降低分布式系统的通信传输代价和计算资源消耗,该文研究了广义高斯噪声背景下基于低比特量化的MIMO雷达目标检测问题。分别基于广义似然比检验(GLRT)与广义Rao(G-Rao)检验设计了相应的检测器:前者需要对目标反射系数与多普勒频率进行最大似然估计;后者基于得分函数直接构造统计量,避免冗余参数搜索,有效降低计算复杂度。此外,为改善检测性能,运用动态规划(DP)算法对量化门限进行优化。实验结果表明:与GLRT方法相比,G-Rao检测器的计算效率更高;与均匀量化门限相比,门限优化可有效提高对目标的检测性能;与粒子群优化等现有算法(PSOA)相比,DP的计算复杂度更低。 展开更多
关键词 分布式MIMO雷达 低比特量化 目标检测 广义rao检验 动态规划
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认知无线电中一种非高斯背景下的协同频谱感知方案 被引量:2
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作者 任修仕 邵剑飞 《云南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期23-28,共6页
在认知无线电系统中,由于需要对一定频谱范围内的认知用户进行频谱检测,而传统经典的检测方法无法满足复杂多变的检测环境,基于此,文章研究了在实际情况中更为普遍的非高斯噪声情况下认知用户的频谱检测问题.由于传统的广义似然比检测... 在认知无线电系统中,由于需要对一定频谱范围内的认知用户进行频谱检测,而传统经典的检测方法无法满足复杂多变的检测环境,基于此,文章研究了在实际情况中更为普遍的非高斯噪声情况下认知用户的频谱检测问题.由于传统的广义似然比检测计算量较大而且实际工程中较难实现,文章采用广义似然比的一种近似形式即Rao检测.通过采用矩估计方法对系统模型的混合系数等进行参数估计,并在拟合非高斯噪声的背景下应用于认知用户的频谱检测,推导出非高斯噪声中Rao检测的检测统计量和检测性能公式,分析比较了非高斯噪声中Rao检测与高斯Rao检测的性能.仿真结果表明,在虚警概率一定的情况下,基于Rao检测的频谱检测方法能有效地提高认知无线电网络中非高斯噪声背景下认知用户的检测性能. 展开更多
关键词 频谱检测 非高斯噪声 广义似然比检测 矩估计rao检测
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