基于聚类的ACM模型门限阈值的自适应算法

准确地设置门限阈值是有效提高ACM模型跟踪性能的关键。基于无监督聚类理论,提出一种根据目标机动情况自动确定聚类类别数,通过对实时数据聚类区分出目标做匀速或匀加速运动状态时刻的数据集。再通过加权求解类内样本点的标准差来确定ACM模型的门限阈值。该方法能够根据实时数据自适应的确定门限阈值,计算简便。仿真实验证明该方法能自动确定类别数且分类准确,对噪声标准差估计准确。     

一种判决门限自动推荐的脉冲检测方法

在起伏环境中,针对判决门限设置导致的脉冲检测结果不稳定问题,提出一种判决门限自动推荐的脉冲检测方法。通过时域迭代相关法获取待分析数据包络;按类间类内方差比最小准则实现判决门限的自动推荐;根据推荐门限和检验统计量对"真脉冲"实现判决与提取。在仿真条件下,相比噪声方差法,在同一虚警概率和漏报概率下,该方法对判决环境的最低要求降低了4 d B,进一步降低了起伏环境对脉冲检测性能的影响,改善了脉冲检测效果。实测数据处理结果进一步证明了该方法的可行性和有效性。     

基于Neyman-Pearson准则的自适应门限干扰抑制算法

针对制约变换域通信系统抗干扰性能的门限抑制问题,提出了基于Neyman-Pearson准则的自适应门限干扰抑制算法。从硬件实现角度,通过干扰提取模块和自适应门限比较器,建立干扰抑制系统;根据环境频谱,基于高斯分布和N-sigma原理,确定初始门限和虚警概率;提出了基于Neyman-Pearson准则的自适应门限算法,在约束条件下保证检测概率最大化。仿真结果表明,该自适应门限算法能够有效抑制多音干扰和线性调频干扰,干扰的剔除效果较好;同时具有良好的检测性能,较传统的双门限检测概率提高约3.14%的性能增益。     

基于尺度空间理论的多门限化技术

本文基于尺度空间理论提出了两种多门限化方法：第一种新方法先由精到粗求直方图在不同尺度下的表征,再由粗到精校正定位,最后由生命期长短来确定门限;第二种方法首先在一粗尺度上找特征结构,再由粗到精“聚焦”到最精尺度上获取门限。两方法克服了以往一般门限法的若干缺陷,不仅定位准确,而且普适性强。实验证明新方法是令人满意的。     

软门限临界频带最小值统计语音增强算法及其定点DSP实现

以谱减法为基础,采用基于听觉掩蔽特性的临界频带处理法,较好地抑制了传统谱减法引入的音乐噪声。改进了噪声功率跟踪的最小值统计方法,分析了语音信号频谱的整体变化。当发生突变时暂停最小值更新,避免了最小值统计抑制语音的中后段造成的失真,也消除了传统的语音检测算法出现的大量误判,实现了端点检测的软门限。同时研究了算法在定点DSP上实现的具体问题,在Blackfin系列芯片BF533上进行了优化实现。     

一种动态门限群签名方案的安全性分析

门限群签名是群签名的推广,其中只有授权子集才能代表整个群体进行签名。一旦发生纠纷,签名成员的身份可以被追查出来。指出一种动态门限群签名方案有冗余,提出了针对该签名三种攻击。分析结果证明该门限群签名方案不具有防冒充性,不能抵抗合谋攻击,门限的动态更新、群成员注销和系统密钥更新也不安全。     

支持度门限改变下的频繁闭项集增量挖掘

针对CLOSET算法每次改变支持度门限时需要重新对所有数据进行挖掘而没有充分利用前一次挖掘结果的问题,提出了基于支持度门限改变下的频繁闭项集增量挖掘算法,利用前一次发现的频繁闭项集作为本次挖掘的约束条件,极大地减少了频繁闭项集的搜索空间。实验结果表明:在支持度门限减小不大的情况下,算法效率提高显著,支持度门限增加时,只需几十个毫秒的时间就可以发现全部频繁闭项集。     

一种小波变换域中最优门限的取法

在信号小波变换编码中,一般对高频小波系数ｘ先作阈值处理,即对给定的门限Ｔ＞０;若｜ｘ｜≤Ｔ,则令ｘ＝０。在本文中,从理论上给出了一种最优门限Ｔｏｐｔ,Ｔｏｐｔ使得重构误差信号的平均能量达到最小。     

I.I.D.并行分布式检测网相同门限假定的合理性条件

并行分布式检测网最优设计是复杂难解的,相同门限假定使Ｉ．Ｉ．Ｄ．网的设计极度简化,并在实际工程中广泛使用。本文研究了相同门限假定的合理性条件,为合理采用习惯性处理方法提供了理论依据。     

基于动态门限与自适应插值的外引导平滑算法

为了实现靶场光电经纬仪外引导数据的实时平滑,确保外引导数据驱动下光电经纬仪稳定获取图像,提出基于动态门限的野值处理算法和基于自适应插值的处理算法。对于外引导数据中的野值,提出一种利用影响函数动态计算样本方差的方式,构建动态判别门限实时完成野值的处理;对于外引导数据的插值处理,判断插值计算的连贯性,并将外引导的“卡顿”数据进行分类,采取不同的策略实时自适应插值。实验结果表明：基于动态门限的五点外推野值剔除方法,野值检测率平均在80%以上,同时虚警率较低;插值处理算法能同时应对卡顿与非卡顿的外引导数据,处理结果平滑连贯。算法已成功应用于海军某观测站的光电经纬仪,满足了靶场弹道测量系统的需要。     

一种自适应触发门限的冲击波测试系统

针对存储式冲击波测试系统在使用中低触发阈值设置不可靠和多点分布测试时频繁改变触发阈值的情况,研究了一种自适应触发门限的冲击波信号测试系统。该系统在分析门限设置与触发概率关系的基础上,采用FPGA作为主控制器,可在上电初始化中自动计算并设置低触发阈值,并结合触发数量积累,形成双门限,保证最大有效触发概率。另外系统采用SD Nand作为存储记录芯片,提高了现有存储式冲击波系统的采样带宽和储存效率。试验证明：该测试系统可稳定触发采集并存储爆炸场微弱冲击波信号,具有采样率高、储存容量大、触发可靠性高的特点。     

卡方分布参数检验的多门限空海目标分类方法

目标高度是空海目标分类的重要特征.机载雷达测高精度不高,特别是对远距离目标的测高精度更差,因而利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类存在很大的不确定性.为了能有效地利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类,提出了一种基于卡方分布参数检验的多门限空海目标分类方法.首先,基于假设检验的思想,给出了空海目标分类判别函数,并采用了多门限决策方式;然后,结合统计理论给出了各门限的设置,并对算法进行了仿真;最后,讨论了该方法在实际中的应用.     

程控相关噪声发生器的研究

本文介绍了为测试鱼雷自导系统相关门限而设计的程控相关噪声发生器,给出了电路组成,阐述了工作原理及工作特点。程控相关噪声发生器可与微型计算机接口,也可独立运行,具有较高的相关噪声产生精度和工作稳定度。     

基于门限偶极子模型的四轮车变速度轨迹跟踪控制

针对利用李亚普诺夫函数控制律设计的轨迹跟踪控制器在跟踪初始误差较大和离散轨迹时,存在速度跳变问题和拐点处误差偏大的问题,设计了一种基于门限偶极子模型和趋向模型的变速度轨迹跟踪控制器。以四轮车的运动学模型为研究对象,在李亚普诺夫函数控制律的基础上,引入门限偶极子模型解决了初始误差较大速度跳变问题,同时引入纵向控制中的趋向模型,解决了不连续轨迹拐点处误差偏大的问题,使得跟踪轨迹更为光滑,进一步提高了跟踪精度。通过仿真结果对比分析,验证了改进控制器的有效性。     

面向浅海水声通信的TB-GOMP信道估计算法

针对广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, GOMP)算法复杂度较高、估计误差偏大、所需导频数过多、估计性能过度依赖原子选择数且未充分考虑噪声情况的问题,提出基于原子门限和回溯的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit algorithm based on atomic threshold and backtracking, TB-GOMP)算法,并将其应用于水声正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的压缩感知信道估计框架中。所提算法从多角度对GOMP算法进行改进,首先提出合理的原子门限,对原子精细筛选,利用原子门限不仅可以提高支撑集可靠性,还能通过降低运算复杂度缩短运行时间;其次,引入回溯思想消除算法中包含的误选原子,提高信道估计精度;最后,充分考虑到噪声因素,将迭代停止条件设置为噪声的L₂范数。多组实验结果表明所提算法在噪声环境下能有效估计浅海水声信道,并且在估计精度、...     

基于门限的无线传感器网络密钥管理方案

由于无线传感器网络在能量消耗、内存开销和计算能力等方面的局限性,传统的网络密钥管理方法已不适用。为此提出了一种适用于无线传感器网络的密钥预分配方法——基于（t,n）-门限方案,给出了密钥分配方法,并从方案的连通性、安全性等方面进行了有效的分析,结果表明该算法在这些方面有一定的优势。     

标准模型下非基于双线性对的非交互门限密钥封装机制

现有的高安全门限密码方案都是基于双线性配对实现的,由于双线性对的计算需要耗费大量的资源,这些方案在资源受限的环境下很不实用。因此,构造非基于双线性对密码方案是一件非常有意义的工作。带符号的二次剩余类群具有同双线性对类似的优良性质,可以用来构造门限密码方案。在带符号的二次剩余类群中,利用投影公钥技术,构造了一个非交互的门限密钥封装机制。该方案在因子分解困难问题假设下,具有自适用选择密文攻击安全性。由于避免了耗时的双线性对运算,方案具有较高的效率,可应用于资源受限的网络环境中。     

PCNN图像分割新方法

为了解决脉冲耦合神经网络(PCNN)难以确定最优分割结果以及脉冲产生门限由非线性方法计算得到的问题,提出了一种基于PCNN的图像分割新方法.该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用二维最大相关准则确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用中值滤波的思想对PCNN的接收部分进行了改良,以克服噪声对分割过程的影响.实验结果表明该方法能获得视觉效果较好的分割结果并具有较强的普适性.     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。     

分布式2D雷达网的航迹关联方法

针对分布式2D雷达网由于缺乏高度信息而不能对空中目标进行航迹关联的问题,研究了一种2D与2D雷达航迹关联算法.首先,利用雷达和目标之间的几何特性将来自两异地雷达的航迹有效地统一起来,建立航迹关联函数;然后,对关联函数进行一阶泰勒展开,得到关联函数与雷达量测噪声的线性关系,并根据雷达量测噪声的置信区间得到关联门限;最后,...