Monitoring poisson count data with probability control limits when sample sizes are time varying

This article considers the problem of monitoring Poisson count data when sample sizes are time varying without assuming a priori knowledge of sample sizes. Traditional control charts, whose control limits are often determined before the control charts are activated, are constructed based on perfect knowledge of sample sizes. In practice, however, future sample sizes are often unknown. Making an inappropriate assumption of the distribution function could lead to unexpected performance of the control charts, for example, excessive false alarms in the early runs of the control charts, which would in turn hurt an operator's confidence in valid alarms. To overcome this problem, we propose the use of probability control limits, which are determined based on the realization of sample sizes online. The conditional probability that the charting statistic exceeds the control limit at present given that there has not been a single alarm before can be guaranteed to meet a specified false alarm rate. Simulation studies show that our proposed control chart is able to deliver satisfactory run length performance for any time‐varying sample sizes. The idea presented in this article can be applied to any effective control charts such as the exponentially weighted moving average or cumulative sum chart. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 60: 625–636, 2013     

基于增大虚警概率的干扰信号设计方法

为了对现代新体制雷达实施有效的干扰,提出了以增大虚警概率为目标的干扰信号设计原则,并以恒虚警处理为研究对象,运用该原则对干扰信号进行了分析,结果显示施加干扰后能够显著增大恒虚警处理器的虚警概率,使其不能维持在预先设计的低虚警率,表明了此干扰设计原则的有效性.     

一种改进的最大选择逻辑恒虚警检测算法

在已有的恒虚警处理算法中,由于单元平均（ＣＡ）和有序统计（ＯＳ）法都是剔除平均（ＴＭ）法的特例,因此可以考虑用ＴＭ法代替一些参量ＣＦＡＲ算法中所采用的ＣＡ或ＯＳ法,以期获得更优的检测或控制虚警的性能。基于这种思想提出ＴＭＣＡＧＯ检测器,并在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下推导Ｐｆａ、Ｐｄ和ＡＤＴ的解析表示式。通过对其在均匀背景和强干扰目标环境下性能的分析,以及与ＯＳＣＡＧＯ、ＧＯＳＧＯ和ＯＳ等检测器性能的比较,发现ＴＭＣＡＧＯ在上述环境中的性能较这几种检测器均获得了明显的改善。     

改进的组网雷达目标跟踪数据关联算法

基于高逼真多假目标干扰在组网雷达进行数据处理时可能会极大地增加中心站的计算量,降低数据关联正确率,提出一种改进的双门限快速数据关联算法,利用无源侦察设备所测的目标属性参数与空间状态参数的联合统计距离,对有源雷达与无源侦察装备协同的数据关联进行改良。通过仿真比较得出改进算法不仅可以对目标成功地进行跟踪,降低目标位置均方根误差,而且运算时间要比传统的JPDA大为缩短,验证了算法的有效性。     

火灾报警系统防误报对策研究

阐述了火灾探测器的原理,找出发生误报警的根本所在,结合实际分析用户在使用过程中引起误报警的原因,并提出了防止误报警的对策。     

基于最优未知输入观测器的BIT降虚警技术

针对基于模型的机电控制系统BIT中的虚警问题,分析了系统中的信息不确定性和产生虚警的机理,基于最优未知输入观测器方法设计了BIT故障检测诊断系统,该系统对信息不确定性具有较强的鲁棒性,能够充分地抑制虚警。在某机电跟踪与稳定伺服平台BIT系统上进行了试验研究,结果表明机理分析正确,所提方法有效。     

累积和检验算法应用于主动声纳检测时的性能

研究了一种基于瞬态信号检测的累积和序贯检测器,其检验统计量由归一化匹配滤波器输出决定,受到声纳方程估算的信噪比影响.从理论上分析了该算法的虚警和检测性能,并和归一化匹配滤波器作了比较.海试数据的验证结果表明,该算法检测性能优于归一化匹配滤波器,并且对混响有较好的抑制作用.     

结合像素局部对比度的直线特征检测算法

鲁棒高效的直线提取算法在空间目标位姿估计、跟踪、骨架重建等领域有广泛的应用。提出基于像素局部对比度和全局虚警抑制的直线段检测算法。算法分为四步:第一步,计算像素点的梯度以及局部对比度;第二步,将方向大致相同的像素点分成直线支撑区域(像素方向为像素梯度方向的顺时针垂直方向),并对支撑区域进行矩形近似;第三步,在直线支撑区域内拟合直线段,计算直线参数;第四步,根据直线支撑区域信息验证直线段,抑制虚警。实验测试结果表明:该算法在复杂条件下,特别是光照影响条件下,具有更好的鲁棒性和效率。     

脉冲群间多普勒频率变化率的高精度测量算法

提出了一种脉冲群间多普勒频率变化率的高精度测量算法,该算法利用脉冲群内相邻脉冲对间的互相关函数估计脉冲群模糊频率,在连续脉冲群间选择任一相同模糊频率进行解模糊得到各脉冲群相对频率,由于这些相对频率包含相同的模糊,从而可以利用差分或滤波算法得到脉冲群间多普勒频率变化率。该算法具有相对频率估计精度高、解模糊过程简单、运算量小、多普勒频率变化率测量精度高等优点。计算机仿真和地面缩比试验均证明了该测量算法的有效性。     

排除虚假交叉定位点的新方法

多站测向交叉定位法是无源定位方法中应用较多的一种,但该方法易产生大量虚假定位点。针对这个问题,提出了一种排除交叉定位中虚假点的新方法。该方法以两个观测站为主站,其他观测站为辅站,利用辅站数据对主站数据进行筛选及反馈从而快速排除两主站中的虚假点。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地排除虚假定位点。