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相关高斯噪声自适应非参量检测器

陆林根

陆林根. 相关高斯噪声自适应非参量检测器[J]. 电子与信息学报, 1987, 9(5): 413-419.
引用本文: 陆林根. 相关高斯噪声自适应非参量检测器[J]. 电子与信息学报, 1987, 9(5): 413-419.
Zhang Chao, Wu Xiao-Pei, Lv Zhao . Experiments and Analysis on Observation Vector Generation and Channel Number Selection in Motion Detection Algorithm Based on Independent Component Analysis[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(1): 137-142. doi: 10.11999/JEIT140197
Citation: Lu Lingen. ADAPTIVE NONPARAMETRIC DETECTORS FOR CORRELATION GAUSSIAN NOISE[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1987, 9(5): 413-419.

相关高斯噪声自适应非参量检测器

ADAPTIVE NONPARAMETRIC DETECTORS FOR CORRELATION GAUSSIAN NOISE

  • 摘要: 本文讨论了相关高斯噪声自适应非参量检测器。当输入噪声的采样满足独立、同分布(IID)条件时,不管分布是什么形式,非参量检测器均能保持虚警概率恒定(CFAR)。但是,许多类噪声并不能保持IID条件,检测器也就无法保持CFAR。本文提出一种简单、可行的自适应非参量检测器,能自动调节门限,使虚警概率(Pfa)趋于恒定。这种方法的关键在于用递归滤波器的输出值来测量噪声的相关系数(Pd),并由此改变秩值检测器的检测单元的权,使其Pfa趋于恒定。从而使在一定信噪比条件下发现概率(Pd)也趋于恒定。本文给出检测单元加权的非参量检测器的检测性能和渐近性能,然后还给出自适应非参量检测器的近似计算方法和计算机模拟结果。
      关键词:
    •  
  • 陆林根,电子学报,1982年,第2期,第82页.[2]陆林根,电子学通讯,5(1982), 320.[3]J. Capon, Optimum Coincidence Procedures for Detecting Weak Signals in Noise,1986, IRE Int. Conv. Rec. pt. 4., pp. 154-166.[4]朱兆达,电子学报,1980年,第3期,第89页.[5]D. P. Meyer, H. A. Mayer, Radar Target Detection Handbook of Theory and Practice. Academic Press New York, 1973, pp. 35-69.
  • 期刊类型引用(3)

    1. 房玉琢, 许志勇. 一种稳健的室内无模糊多声源TDOA估计算法. 电子与信息学报. 2016(05): 1143-1150 . 本站查看
    2. 贾丽娟. 融合SORM背景模型和DTCNN阈值模型的运动目标检测. 计算机工程. 2016(01): 220-224 . 百度学术
    3. 王斯琪, 冯象初, 张瑞, 李小平. 基于最大范数的低秩稀疏分解模型. 电子与信息学报. 2015(11): 2601-2607 . 本站查看

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出版历程
  • 收稿日期:  1985-06-17
  • 修回日期:  1987-01-14
  • 刊出日期:  1987-09-19

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