附加先验概率条件下的最佳先验概率选取

基于贝叶斯准则对二元假设检验问题进行研究,在附加先验概率条件下,提出了最小二乘意义下的最佳先验概率。将该方法与极大极小准则对比分析,给出了任意先验概率条件下的最佳先验概率选取方法,并进行仿真验证。仿真结果表明,根据最佳先验概率进行判决,可以在先验概率未知时有效降低判决代价。     

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。     

博弈条件下基于SINR的制导雷达波形设计

针对电子战环境中用于扩展目标检测的制导雷达波形优化问题,提出了3种博弈策略模型,并针对不同博弈策略模型分别给出了波形优化策略。在前两种模型中,以最大化信干噪比为准则,在杂波条件下采用注水法优化波形;在第3种模型中,给出了智能雷达与智能目标之间的均衡解,并采用两步注水法得到了最优波形设计方案。仿真结果展示了不同条件下制导雷达和目标的功率分配策略。     

面向水下目标搜索的USV&UUV编队协同队形规划

针对异构USV&UUV编队的水下目标搜索效能最大化问题,开展了编队队形规划方法研究.为满足多样化的水下目标探测任务需求,依托USV和UUV各自在通信与水下目标探测方面的特长,将其编组成以USV为中心通信平台、以多UUV为水下目标探测子平台的异构水下目标探测编队.根据声呐方程建立了基于多声呐探测性能评估的概率感知模型,根...     

自动阈值选取与边缘检测相结合的图像分割算法

提出了一种自动阈值选取与边缘检测相结合的阈值分割算法 ,试验表明该算法能够避免过分割现象 ,具有良好的分割效果     

基于剩余价值的编队舰空导弹防空综合 效能准则研究

编队舰空导弹的火力运用与效能准则有着紧密的联系。为了合理而有效地运用舰空导弹火力,在对防空效能准则分析的基础上,提出了一种基于编队剩余价值的综合防空效能准则,建立了概率型和确定型两种效能准则模型。分别在两种防御模式下和两种攻击模式下,对确定型综合防空效能准则下作战时间与编队剩余价值的关系进行了仿真计算和分析。基于剩余价值的防空综合效能准则采用“逆向思维”来评定防空作战效能,能够反映防空作战实际情况,指导编队舰空导弹的火力运用。     

应用Origin剔除弹药实验数据中的异常值

提出了一种应用肖维勒（Chauvenet）准则和Origin数据分析软件剔除弹药实验数据异常值的方法。     

焦平面红外弱小目标检测新算法

针对焦平面红外图像中运动弱小点目标的检测问题,基于形态学滤波器和模糊决策融合构建了一种新的弱小目标检测算法。针对单帧检测,基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,设计了圆形形态学滤波器结构,并引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计。同时在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,基于贝叶斯最小风险准则建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法。实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率≤1%情况下,新算法对复杂红外弱小目标图像检测概率≥98%,有效地提高了检测算法的性能。     

基于虚拟阵列的信号源数估计算法

信号源数估计是智能天线技术的一个基本问题,经典的信号源数估计算法有:基于信息论"AIC"算法"MDL"算法、假设检验、平滑秩序列法以及盖氏圆算法等,这些算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数近阵列阵元数时,会产生较大的误差。在Kullback准则基础上提出了一种基于虚拟阵列的改进算法,该算法通过对阵列接收的数据进行预处理,虚拟地增加阵元数,按照修正的规则,求取信源数。经仿真验证,该算法克服了经典算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数接近阵列阵元数时,准确估计信源数的难题。