Adaptive matched filter detection in spherically invariant noise

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一种改进的自适应匹配滤波方法

一种改进的自适应匹配滤波方法

一种改进的自适应匹配滤波方法王泽玉;李明;卢云龙【摘要】In order to overcome the detection degradation for the conventional detectors in the limited-training environment,a modified adaptive matched filter is proposed by modeling the disturbance as an autoregressive process with unknown parameters.The detector is derived by resorting to a two-step design procedure:first derive the generalized likelihood ratio test under the assumption that the parameters of the autoregressive process are known,and then,the maximum likelihood estimates of the parameters,based on the training data,are substituted in place of the true parameters into the test.The detection performance of the new receiver shows that the proposed receiver can lead to a noticeable performance improvement over the conventional adaptive matched filter. For a moderate size of radar echoes, the proposed detector performs close to the optimum matched filter even in the limited-training environment.%针对雷达目标检测中由于训练数据缺失导致传统自适应检测方法的检测性能下降的问题,提出一种改进的自适应匹配滤波方法.该方法首先将杂波用自回归过程表示;然后假设自回归参数已知,推导出广义似然比检验表达式;最后将采用训练数据估计得到的自回归参数的最大似然估计值代入广义似然比检验表达式中,代替已知的自回归参数.仿真实验结果表明,与传统的自适应方法相比,这种方法能在训练数据不足时提高检测性能.当雷达回波数目较大时,这种方法的检测性能接近理想的匹配滤波方法.【期刊名称】《西安电子科技大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(045)001【总页数】6页(P12-16,82)【关键词】雷达检测;自适应匹配滤波;自回归建模【作者】王泽玉;李明;卢云龙【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN953在协方差矩阵未知的杂波环境下对目标进行检测是雷达最基本的任务.通常,假设存在一组不含目标的训练数据来估计未知的杂波协方差矩阵.在高斯杂波环境下,文献[1]提出了基于广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test, GLRT)的检测方法,该方法需要求得所有未知参数的最大似然估计.为了减少计算量,文献[2]提出了自适应匹配滤波(Adaptive Matched Filter, AMF)方法,首先假设杂波的协方差矩阵已知,推导出广义似然比检验表达式,然后将采用训练数据估计得到的协方差矩阵的最大似然估计值代入检验表达式中来代替已知的协方差矩阵.随后,其他的检测方法[3-6](如Rao检测,Wald检测等)被相继提出.然而,这些检测方法至少需要两倍系统自由度的训练数据来估计杂波的协方差矩阵[7-9].在实际检测环境中,这个条件难以满足.利用杂波的性质能有效地解决训练数据缺失情况下检测性能下降的问题.众所周知,杂波可以用阶数较低的自回归过程来表示.文献[10]利用自回归频谱估计提出一种自适应滤波方法来抑制杂波.在色高斯噪声环境下,假设目标信号已知,文献[11]将噪声用自回归过程来表示并采用广义似然比检验准则来进行检测.考虑到文献[11]中的目标模型较为简单,文献[12]针对未知幅度的信号,提出一种自回归广义似然比检测方法.渐进性能分析表明,该检测方法具有渐进恒虚警特性.文献[13]在完全均匀场景和不同距离单元的杂波协方差矩阵结构不同的非均匀场景中,针对自回归过程的阶数已知和未知两种情形设计了4种基于广义似然比检验的检测器.近几年,基于多通道自回归过程的检测器也得到了广泛的研究[14-16].针对训练数据缺失情况下传统检测方法检测性能下降的问题,笔者提出基于自回归的自适应匹配滤波方法.该方法首先将杂波用自回归过程来表示,然后假设自回归参数已知,利用一步广义似然比检验准则设计检测器,最后利用训练数据对自回归参数进行估计,并将得到的自回归参数的最大似然估计值代入一步广义似然比检验表达式中,得到最终的基于自回归的自适应匹配滤波器.假设回波包含N个相干脉冲,目标检测问题可以用以下的二元假设检验来表示:其中,z0∈CN×1,表示待检测距离单元的数据;zt∈CN×1,t=1,…,K,表示不含目标的一组训练数据;nt∈ CN×1,t=0,…,K,是均值为零、协方差矩阵为R的独立复高斯向量;p= [1,exp(j Ω),…,exp(j(N-1)Ω)]T,是导向矢量;Ω是目标多普勒;α表示未知的目标幅度.假设杂波信号nt可以用阶数为M的自回归过程来表示:其中,a(m)=[a(1),…,a(M)]T,是复自回归参数向量;wt(l)表示均值为零、方差为σ2的复白高斯噪声,σ2是未知常量.为了解决上述问题,采用自适应匹配滤波(即两步广义似然比准则)进行检测.首先假设自回归参数a和σ2已知,基于广义似然比准则推导检验表达式;然后采用训练数据对a和σ2进行估计,将得到的最大似然估计值代入检验表达式中得到最终的结果.当N≫M时,z0在H0和H1条件下的概率密度函数可以分别表示为[17]其中,(·)H表示共轭转置.ut=[zt(M+1),…,zt(N)]T,t=0,…,K,是 N-M 维的复列向量;q= [p(M+1),…,p(N)]T,是 N-M 维的复列向量是 (N-M)× M维的矩阵是 (N-M)× M维的矩阵.首先假设a和σ2已知,推导广义似然比检验表达式:其中,η表示检测门限.由式(4)和式(5)可以看出,参数α的最大似然估计可以通过对表达式J(α)= [u0+ Y0a- α(q+ P a)]H [u0+ Y0a- α(q+ P a)]求α的最小值得到.将J(α)展开,可以得到其中,Re[·]表示取实部.显然,当包含绝对值的第1项等于0时,表达式J(α)取得最小值.因此,α的最大似然估计值为将α的最大似然估计值即式(7)代入到表达式J(α)中,得到其中,H=I-(q+P a)(q+P a)H/[(q+P a)H(q+P a)],是一个幂等矩阵.将式(3)~(4)和式(8)代入式(5)中,得到基于广义似然比的检验表达式其中,=H u0,=H Y0.利用训练数据对自回归参数a和σ2进行估计,并将得到的自回归参数的最大似然估计值代入一步广义似然比检验表达式(9)中代替已知的a和σ2.训练数据zt的联合概率密度函数可以表示为对联合概率密度函数取对数,得到对式(11)关于σ2求导并令导数等于零,即可得到σ2的最大似然估计值将式(12)代入到式(11)中,可得从式(13)可以看出,参数a的最大似然估计可以通过对表达式求关于a的最小值得到.将表达式Q(a)展开,可得其中,由于SY Y是非负定的,且式(14)中的第2项和第3项与a无关,可以得到[18]参数a的最大似然估计为将a和σ2的最大似然估计值(即式(12)和式(16))代入式(9)中并化简,得到基于自回归的自适应匹配滤波器:其中,ηAR-AMF表示检测门限.对所提出的基于自回归的自适应匹配滤波方法的检测性能进行分析.仿真参数设置为: Ω=1,a= [-0.25+ 0.25j,0.3]T,σ2=2,Pfa= 10-2.信干噪比定义为RSINR= pHR-1p,R表示杂波的协方差矩阵,可以通过a和σ2确定.检测概率和门限分别通过 100/ Pfa和 1 000/ Pfa次独立的蒙特卡罗实验确定.图1和图2分别为K=2和K=20情况下,N取不同值时检测概率随着信干噪比变化的曲线.为了进行对比,理想的匹配滤波器(Matched Filter, MF)[2]的检测概率曲线也在图中画出.虽然理想的匹配滤波器在实际中无法实现,然而其提供了对比的基准.以下的实验结果均采用理想匹配滤波器检测概率的理论值.从图1和图2可以看出,随着脉冲数N的增加,基于自回归的自适应匹配滤波方法的检测性能逐渐提高.由图1可知,当 K=2,N=8,Pd=0.9 时,笔者提出的方法相对于理想的匹配滤波器的性能损失约为 5 dB;当脉冲数N增加到40时,性能损失减小到 1 dB;当脉冲数N增加到100时,性能损失小于 1 dB.因此,当脉冲数较大时,即使在训练数据严重缺失的情况下,笔者提出的方法仍然能获得与理想的匹配滤波器相近的检测性能.从图2可以看出,当 K=20,N>40 时,笔者提出的方法相对于理想匹配滤波器的性能损失可以忽略.因此,当脉冲数不是很小时,笔者提出的方法是训练数据缺失情况下检测目标的一种有效方法.图3表示N=30,K=5,30,60,150的情况下,检测概率随信干噪比变化的曲线.为了进行对比,传统的广义似然比检测器[1]和自适应匹配滤波器[2]的检测性能也在图中画出.从图中可以看出,随着信干噪比的增加,笔者提出的方法(AR-AMF)、传统的广义似然比检测器(GLRT)和自适应匹配滤波器(AMF)的检测性能均逐渐提高.这是由于训练数据的增加使得估计得到的参数值更加精确.在图3(a)中,传统的广义似然比检测器和自适应匹配滤波并没有画出,这是由于 K<N 使得传统方法中的采样协方差矩阵奇异.从图3(b)可以看出,当训练数据较小时,传统的广义似然比检测器和自适应匹配滤波方法的检测性能损失严重,笔者提出的方法相比于传统的方法有明显的性能增益.这是由于笔者提出的方法利用了杂波的性质,使得检测性能有所提高.随着训练数据的增加,传统方法相对于笔者提出的方法的性能损失逐渐减少,而笔者提出的方法仍优于传统的方法.由图3(c)和图3(d)可知,当 K=60,检测概率 Pd=0.9 时,笔者提出的方法相对于传统方法的增益差约为 3 dB;当训练数据 K=5N,Pd=0.9 时,笔者提出的方法与传统自适应匹配滤波器的性能增益差小于 1 dB.从以上仿真可知,在训练数据缺失的情况下,笔者提出的基于自回归的自适应匹配滤波方法通过利用杂波的性质使检测性能有所改善.仿真结果验证了笔者提出方法的有效性.针对训练数据缺失情况下传统自适应检测方法检测性能下降的问题,笔者提出一种基于自回归的自适应匹配滤波方法.该方法首先利用杂波的性质,将杂波用一个自回归过程表示;然后假设自回归参数已知,推导广义似然比检验表达式;最后利用训练数据估计未知的自回归参数,并将得到的自回归参数的最大似然估计值代入广义似然比检验表达式中,得到基于自回归的自适应匹配滤波检测器.仿真实验表明,在只有少量训练数据存在的情况下,笔者提出的方法优于传统的自适应检测方法.同时,当脉冲数较大时,笔者提出方法的检测性能接近理想的匹配滤波器.下一步的工作拟解决脉冲数较小情况下的自适应检测问题.[1] KELLY E J. An Adaptive Detection Algorithm[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1986, 22(1):115-127.[2] ROBEY F C, FUHRMANN D R, KELLY E J, et al. A CFAR Adaptive Matched Filter Detector[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1992, 28(1): 208-216.[3] de MAIO A. Rao Test for Adaptive Detection in Gaussian Interference with Unknown Covariance Matrix[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2007, 55(7): 3577-3584.[4] de MAIO A. A New Derivation of the Adaptive Matched Filter[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2004, 11(10): 792-793.[5] KRAUT S, SCHARF L L. CFAR Adaptive Subspace Detector is a Scale-invariant GLRT[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 1999, 47(9):2538-2541.[6] PULSONE N B, RADER C M. Adaptive Beamformer OrthogonalRejection Test[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2001, 49(3): 521-529.[7] REED I S, MALLETT J D, BRENNAN L E. Rapid Convergence Rate in Adaptive Arrays[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1974, 10(6): 853-863.[8] 周宇, 张林让, 刘楠. 贝叶斯雷达自适应检测算法研究[J]. 西安电子科技大学学报, 2012, 39(1): 36-42.ZHOU Yu, ZHANG Linrang, LIU Nan. Research on Bayesian Radar Adaptive Detection[J]. Journal of Xidian University, 2012, 39(1): 36-42.[9] 高永婵, 廖桂生, 朱圣棋. 复合高斯噪声中知识辅助的贝叶斯Rao检测方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2013, 40(6): 46-51.GAO Yongchan, LIAO Guisheng, ZHU Shengqi. Knowledge-aided Bayesian Rao Detection Approach in Compound Gaussian Noise[J]. Journal of Xidian University, 2013, 40(6): 46-51.[10] BOWYER D E, RAJASEKARAN P K, GEBHART W W. Adaptive Clutter Filtering Using Autoregressive Spectral Estimation[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1979, 15(4): 538-546.[11] KAY S M. Asymptotically Optimal Detection in Unknown Colored Noise via Autoregressive Modeling[J]. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1983, 31(4): 927-940.[12] SHEIKHI A, NAYEBI M M, AREF M R. Adaptive Detection Algorithm for Radar Signals in Autoregressive Interference[J]. IEE Proceedings: Radar, Sonar and Navigation, 1998, 145(5): 309-314.[13] ALFANO G, de MAIO A, FARINA A. Model-based Adaptive Detectionof Range-spread Targets[J]. IEE Proceedings: Radar, Sonar and Navigation, 2004, 151(1): 2-10.[14] WANG P, WANG Z, LI H B, et al. Knowledge-aided Parametric Adaptive Matched Filter with Automatic Combining for Covariance Estimation[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2014, 62(18): 4713-4722.[15] BOUKABAA T, ZOUBIRB A M, BERKANIA D. Parametric Detection in Non-stationary Correlated Clutter Using a Sequential Approach[J]. Digital Signal Processing: a Review Journal, 2015, 36(C): 69-81.[16] GAO Y C, LIAO G S, ZHU S Q, et al. Generalised Persymmetric Parametric Adaptive Coherence Estimator for Multichannel Adaptive Signal Detection[J]. IET Radar, Sonar and Navigation, 2015, 9(5): 550-558. [17] HAYKIN S S, STEINHARDT A. Adaptive Radar Detection and Estimation[M]. New York: Wiley-Interscience, 1992.[18] LI J, HALDER B, STOICA P, et al. Computationally Efficient Angle Estimation for Signals with Known Waveforms[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 1995, 43(9): 2154-2163.。

ADAPTIVE FILTERING OF MATCHED-FILTER DATA

ADAPTIVE FILTERING OF MATCHED-FILTER DATA

专利名称:ADAPTIVE FILTERING OF MATCHED-FILTER DATA发明人:WARREN, Ronald, W.,BREED, Ben, R.申请号:US1997000563申请日:19970120公开号:WO97/027497P1公开日:19970731专利内容由知识产权出版社提供摘要:An adaptive processor which uses the successive range and Doppler outputs of a conventional matched-filter to improve the signal-to-noise ratio for non whitenoise/clutter. The adaptive processor minimizes the output for a given range and Doppler cell with the constraint that the response to signals returning with specified range and Doppler offsets, with respect to the center of the range-Doppler cell, each have specified values. Weights are derived which can be applied to range-Doppler outputs in the neighborhood of the range-Doppler cell to minimize its output subject to the constraints. The weights depend on an estimate of the cross-covariance matrix of the various outputs of the range-Doppler cells that are to be weighted. The constraint parameters are specified in terms of the ambiguity function of the transmitted waveform. Synthetically generated covariance matrices or combinations of measured and synthetic matrices can also be used to produce desired modifications to the resulting range-Doppler response of the adapted process.申请人:HE HOLDINGS, INC. doing business as HUGHES ELECTRONICS地址:7200 Hughes Terrace Los Angeles, CA 90045-0066 US国籍:US代理机构:GRUNEBACH, Georgann, S.更多信息请下载全文后查看。

面向高光谱图像的目标检测研究

面向高光谱图像的目标检测研究

第44卷第6期航天返回与遥感2023年12月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING45面向高光谱图像的目标检测研究高大化贺昱董宇波*刘丹华李浩勇石光明(西安电子科技大学,西安710071)摘要现有的高光谱目标检测方法是通过逐像素分类而实现,导致了检测速度缓慢。

物体级目标检测的发展为高光谱图像实时目标检测带来了希望。

为了实现实时高光谱图像目标检测,文章提出了一种基于目标检测模型YOLO的卷积神经网络算法。

首先,该算法提出了用多尺度光谱注意力网络(Res2NetSE)来提取空谱特征,能够提升多尺度目标检测效果并能更有效地提取关键波段信息;其次,该算法提出了一个空间增强的特征金字塔模块(Spatial Enhanced FPN,SFPN)用于特征融合,提升了神经网络的感受野和多尺度性能;最后,该算法设计了FIOU(Fantastic IoU)损失函数,提升了预测框定位精度。

实验结果表明,所提出的算法能够有效提取空间域和光谱域信息特征,分别在平均准确率上提升了14.19%、8.01%和5.38%,与现有方法相比表现出更出色的性能。

文章的算法为高光谱图像的物体级目标检测提供了一种有效的解决方案,有望推动高光谱图像分析领域的进一步发展。

关键词光谱注意力特征金字塔高光谱目标检测物体级目标检测高光谱图像处理中图分类号: TP753文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)06-0045-12DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.06.005Object Detection for Hyperspectral ImagesGAO Dahua HE Yu DONG Yubo*LIU Danhua LI Haoyong SHI Guangming(Xidian University, Xiʹan 710071, China)Abstract Existing hyperspectral image (HSI) target detection methods rely on pixel-wise classification, resulting in slow detection speed. The development of object detection offers hope for real-time HSI target detection. To achieve real-time HSI target detection, this paper proposes a Convolutional Neural Network (CNN) algorithm based on YOLO. Firstly, the algorithm introduces a multi-scale spectral attention network (Res2NetSE) to extract spectral features, thereby improving multi-scale target detection and effectively capturing critical spectral information. Secondly, the algorithm presents a Spatial Enhanced Feature Pyramid Module (SFPN) for feature fusion, further enhancing the neural network's receptive field and multi-scale performance.Finally, the algorithm designs a Fantastic IoU (FIOU) loss function to enhance the precision of predicted bounding boxes. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively extract spatial and spectral features, achieving performance improvements of 14.19%, 8.01%, and 5.38% in terms of mean average precision (mAP) when compared to existing methods. The proposed algorithm offers an effective solution for real-time object detection in HSIs, with the potential to advance the analysis of HSI further.收稿日期:2023-06-30基金项目:国家重点研发计划项目(2019YFA0706604);国家自然科学基金(61976169,62293483,62205260)引用格式:高大化, 贺昱, 董宇波, 等. 面向高光谱图像的目标检测研究[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(6): 45-56.GAO Dahua, HE Yu, DONG Yubo, et al. Object Detection for Hyperspectral Images[J]. Spacecraft Recovery &Remote Sensing, 2023, 44(6): 45-56. (in Chinese)46航天返回与遥感2023年第44卷Keywords spectral attention; feature pyramid networks; HSI target detection; object detection; HSI processing0 引言高光谱成像技术是利用成像光谱仪,在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成像。

通信与信息工程专业英语教程词汇翻译 陈杰美

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analog 模拟digital 数字的binary-coded number 二进制编码数electromagnetic induction 电磁感应telegraph 电报triode vacuum tube 三级真空管broadcasting 广播amplitude modulation (AM)幅度调制frequency modulation (FM)频率调制phase modulation (PM) 相位调制transistor 晶体管linear integrated circuit 线性集成电路microwave 微波satellite 卫星optical fiber 光纤shortwave 短波negative-feedback amplifier 负反馈放大器PCM(Pulse-Code Modulation)脉冲编码调制time-division multiplexing (TDM)时分多路stereo FM 立体声调频error-correction code 纠错编码adaptive equalization 自适应均衡random access memory (RAM)随机存取存储器VLSI(very large scale integration)超大规模集成FAX (facsimile) 传真cellular telephone 蜂窝电话移动电话oscilloscope 示波器spread spectrum system 扩频系统ISDN(integrated services digital network)综合业务数字网HDTV(high definition television)高清晰度电视transmitter 发射机channel 信道频道通道receiver 接收机baseband 基带bandwidth (BW)频带宽度带宽ADC(analog-digital converter)模数变换器carrier 载波载流子bandpass signal 带通信号signal sideband (SSB)单边带phase-shift keying(PSK)相移键控ITU(international telecommunications union)国际电信联盟PTN(public telecommunications network)公用电信网络LOS propagation 视线传播ionospheric reflection 电离层反射high fidelity (Hi-Fi)高保真度signal-to-noise 信噪比interference 干扰mapping 映射dimension 维数量纲frequency selectivity 频率选择性photocathode 光电阴极raster scanning 光栅扫描blanking pulse 消隐脉冲multiplexer 多路转换器encoder 编码器decoder 译码器pixel 像素vocal tract filter 声道滤波器melodic structure 韵律结构harmonic structure 谐波结构interlaced fields 交替的场horizontal retrace 水平行回程primary colors 基色interactive video 交互式视频ASCII 美国标准信息交换码DCT (discrete cosine transform)离散余弦变换JPEG (joint photographic experts group)联合图像专家组MPEG(motion photographic experts group)) 活动图像专家组synchronous transmission 同步传输asynchronous transmission 异步传输frame 帧frame-packing 成帧modeling 建模Fourier series(FS) 傅里叶级数transmission medium 传输介质coaxial cable 同轴电缆instantaneous power 瞬时功率decibel 分贝dBRF(radio frequency)射频commutator 换向器转接器ripple 波纹起伏ionosphere 电离层potential difference 电位差shot noise 散弹噪声flicker noise 闪变噪声noise figure 噪声系数mathematic model 数学模型rms value 均方根值orthogonal series 正交系数power density spectrum 功率谱密度common logarithm 以10为底的对数DC power supply 直流电源AC ripple 交流波纹AM receiver 调幅接收机thermal noise 热噪声root-mean-square(rms)alternating current (AC) 交流direct current (DC) 直流cable television (CATV)有线电视field-effect transistor (FET)场效应晶体管bipolar junction transistor(BJT)晶体三极管inductor coil 电感线圈inductor 电感器rating power 额定功率capacitor 电容器quality factor 品质因数piezoelectric crystal 压电晶体inductive reactance 感抗capacitive reactance容抗susceptance 电纳mounting capacitance 安装电容impedance 阻抗notch filter 陷波式滤波器oscillator 振荡器flywheel effect 飞轮效应feedback 反馈loop gain 环路增益voltage gain 电压增益amplifier 放大器扩音器emitter 发射机base 基极collector 集电极inductive coupling 电感耦合radio-frequency choke (RFC)射频扼流圈junction capacitance 结电容integrated-circuit (IC)集成电路buffer amplifier 缓冲放大器chip 芯片frequency synthesizer 频率合成器energy dissipation 能耗tank circuit 槽路sinusoidal signal 正弦信号crystal oscillator 晶体振荡器monolithic chip 单片VHF(very high frequency) 甚高频UHF(ultra high frequency)超高频uncertainty 不确定性误差probability 概率几率autocorrelation 自相关函数covariance 协方差strict-sense stationary process 狭义平稳过程严平稳过程wide- sense stationary process 广义平稳过程宽平稳过程second-order process 二阶平稳过程infinity 无穷大ergodic process 各态遍历过程Gaussian process 高斯过程stochastic process 随机过程random signal 随机信号deterministic signal 确定信号argument function 被积函数joint probability distribution 联合概率分布statistical parameter 统计参数mathematical expectation 数学期望Gaussian white noise 高斯白噪声ensemble average 总体平均time average 时间平均correlation function 相关函数auto covariance 自协方差the first-order moment 一阶矩sample space 样本空间random variable 随机变量unbiased estimation 无偏估计normalized 归一化linear functional 线性泛函antenna 天线nonlinear 非线性的envelope 包络AM DSBFC 全载波的双边带调幅modulator 调制器class A amplifier (A)甲类放大器transformer 变压器double sideband (DSB)双边带AM envelope调幅包络carrier signal 载波信号voice-grade 话音级modulation coefficient 调制系数lower side band (LSB)下边带lower side frequency (LSF)上边频upper side band (USB)上边带upper side frequency (USF)上边频phasor 相量vector 矢量nonlinear mixing非线性混频frequency domain 频域coupling capacitor 耦合电容final stage 末级(电路)modulating signal 调制信号modulated wave 已调波emitter modulator 发射机调制器DSB AM 双边带幅度调制transistorized transmission 晶体管化发射机unitless 无量纲的lo-level modulator 低电平调制器modulation 调制过程modulator 实现调制的电路modulating signal 调制信号demodulation 在接收端从已调波中恢复调制信号的过程demodulator 解调器duplicate 复制品,副本inversion 倒置elimination 消除canonical 规范的quadrature 正交discrimination 辨别,区别,识别力nonoverlapping 不相重叠的resonator 谐振器,振荡器simultaneous 同时的,同时发生的subsequent 后来的,并发的reinforcement 增援,加强,加固junction 连接,交叉点prescribe 指示,规定cutoff 截止,切掉coherent 相干的,一致的locally 在本地undergo 经历,遭受,忍受difference 差分,差别angle modulation 角度调制complex envelop 复包络proportional 比例量,成比例的intergral 积分,综合deviation constant 偏移常数subscript 下标的integrator 积分器,综合者cascade 串联,级联instantaneous 瞬间的,即刻的frequency deviation 频率偏移nonnegative 非负的正的peak-to-peak deviation 峰峰偏移phase modulation index 调相指数frequency modulation index 调频指数sinusoida 正弦的superposition 重叠,叠加原理approximation 接近,近似值sideband 边带multiplier 乘数,乘法器narrowband frequency modulation(NBFM)窄带频率调制wideband frequency modulation(WBFM)宽带频率调制frequency multiplication 倍频limiter 限幅器voltage-controlled-oscillator( V OC)压控振荡器incorporate合并混合PLL(phase locked loop) 锁相环frequency divider 分频器tolerance 耐性容限power spectral density(PSD)功率谱密度probability density function(PDF)概率密度函数intuitive直觉的viewpoint 观点emphasis加重preemphasis 预加重deemphasis去加重boost升压,attenuate 减弱信号,衰减longitudinalpotential位差,势差balun 巴伦,平衡—不平衡变压器electrostatic shield 静电屏蔽ribbon cable 带状传输线coaxial cable 同轴电缆open-wire 明线insulated 绝缘的,隔热的sheath 阳极,屏极stray capacitance 寄生电容杂散电容spacer 逆电流器dielectric 电介质绝缘体susceptible 易受影响的pick-up 获得polyethylene聚乙烯permittivity 介电常数reflectometry反射计impairment 损害,损伤echo 回声,回波prependicular 垂直的transponder 微型转发器vacuum 真空encounter 遭遇遇到infrared 红外线ultraviolet 紫外线refraction 折射diffract 衍射interference 干涉collide 碰撞penetrate 穿透渗透curve 曲线弯曲diffuse 漫射散开redistribution 重新分配opaque 不透明物phenomenon 现象wavelet小波finite 有限的simultaneously同时的polarization偏振极化negligible可以忽略的conductivity 传导性传导率induce感应navigation导航curvature曲率troposphere对流层ionize电离molecule 分子exert 施加vibrate 震动equivalent相当的ionization离子化nonuniform不均匀的stratified分层的parabolic抛物线的focal焦点resonance谐振共振dipole双极子偶极子mast天线竿triode 三极真空管klystron调速管magnetron磁控管radiotelephone 无线电话elliptically椭圆形的feedpoint馈点isotropic等方性的reciproal互易的beamwidth波束宽度omnidirectional全方向的parasitic寄生的concave凹的inphase同相的reradiated在辐射convergent汇聚性的convex凸的broadside侧面的crisscross十字形交叉power splitter 功率分配器dielectric电介质绝缘体boundary边界photophone光电话impurity杂质混杂物megabit百万兆位dispersion色散pulsing脉冲调制repester转发器regenerator再生器photodetector光电探测器threshold阀值,门限timing时序thermoelectric电热的splic接合cooler冷却器packaging封装adapter适配器jumper跳线overload超过负荷multiplexer多路复用器demultiplexer多路信号分离器doped 掺杂质的very large integration(VLSI)超大规模集成电路digital signal processing(DSP)数字信号处理noise immunity抗干扰度encryption加密programmable可编程的multipath and fading多径衰减power efficiency功率效率bandwidth efficiency带宽效率fidelity保真度pulse-width 脉冲宽度throughput吞吐量non-fading channel无衰落信道multimum-shift-keyed(MSK)最小位移键控on-off keying(OOK)开关键控unipolar 单极性的binary phase-shift keying(BPSK)二进制相移键控mark frequency传号频率space frequency空号频率premodulation预调制cosine-rolloff filter余弦滚降滤波器pilot carrier导频载波digital modulation index数字调制指数null-to-null bandwidth零点-零点带宽coherent相干检波ambiguity含糊differential差分编码integrate-and-dump matched filter积分清楚匹配滤波器digital-to-analog converter(DAC) 数模转换器offset 偏移量wavelength-division multiplexing(WDM)波分复用dense-WDM密集波分复用end-fire-array 端射阵phased array 相控阵inpedence matcher 阻抗匹配器erbium-doped fiber amplifiers 掺铒光纤放大器binary-coded 二进制编码的mainframe 主机,大型机interconnect 使互相连接information highway 信息高速公路indefinitely 不确定的facility 容易,便利,设备,工具secondary 次要的,二级的,第二的peripheral 外围的,外围设备data terminal equipment(DTE) 数据终端设备data conmunications equipment(DCE)数据通信设备vice versa 反之亦然serial 串行的parallel 并行的host主机topology 拓扑,布局,mesh 网孔,网套,陷阱citizens band 居民频带syntax 语法,句子结构interrogation 审问,问号American Standard Code for Information Interchange (ASCII) 美国信息交换标准码Extended Binary-Code Decimal Interchange Code (EBCDIC) 扩充的二-十进制交换码teletype code 电传打字机电码least significant bit(LSB) 最低有效位most significant bit(MSB) 最高有效位partity 同等,平等,奇偶校验error control 差错控制error detection 检错error correction 纠错echoplex 回送checksum 校验和cyclic redundancy checking(CRC) 循环冗余检查backspace 退后一格,退格erroneous 错误的,不正确的circuitry 电线,线路hex 十六进制polynomial 多项式的symbol substitution 符号替换selective retransmission 选择性重传forward error correction 前向纠错ingtegrity 正直,诚实,完整性turnaround 回车场,转变,转向prior 在先,居先Hamming code 汉明码electronic mail 电子邮件handset 电话听筒,手机,手持机cellular phone 便携式电话,移动电话set-top TV box 电视机顶盒telephony 电话学,电话技术conversation 会话,交谈circuit switching 电路交换mechanical 机械的,呆板的bit stream 位流,比特流interface 分界面,界面,接口instruction 指令common channel signaling 公共信道信令trunk 干线中继线路subscriber telephone 电话用户digital carrier system 数字载波系统accommodate 供应,调节,调和deviate 异化,越轨,偏离nominal 名义上得Integrated Services Digital Network(ISDN)综合业务数字网bidirectional 双向的full-duplex 全双工的facsimile 摹写,传真remote monitoring 远程监控videotext 可视图文videophone 可视电话attenuation 变薄,变细,衰减Asymmetric Digital Subscriber Line(ADSL)非对称用户数字线protocol 草案,协议character at a time 每次传送一个字符cross-talk 他处传来的干扰,串话severe 严厉的,剧烈的,严重的modem 调制解调器synchronous transmission 同步传输SDLC(Synchronous Data Link Control)同步数据链路控制HDLC(High-Level Data Link Control)高级数据链路控制LAPB 平衡型链路访问规程packet 包装,信息包preamble 前言,序,前导信号self-synchronizing code 自同步码store-and-forward packet-switching存储转发分组交换point-to-point 点对点intermittent 间歇的,断断续续的statistical multiplexing 统计复用Ethernet 以太网Chip 碎片,芯片,筹码LAN(Local Area Network) 局域网,本地网WAN(Wide Area Network) 广域网Asynchronous Transfer Mode(ATM)异步传输模式cell 蜂窝,信源VCI 虚通路标识optical fiber 光纤cable television 有线电视,电缆电视Community Antenna Television(CATV)有线电视,公用天线电视obstruction 阻塞,妨碍,障碍物feeder 馈电线,电源线,连接线unidirectional 单向的,单向性的hybrid fiber/coaxial(HFC) 光缆与同轴电缆混合网fiber-to-the-curb(FTTC) 光纤到路边cable modem 电缆调制解调器nonadjacent 不临近的,不毗连的turn over 翻身,折腾,反复考虑Peer-to-Peer 对等网络wireline 有线线路toehold 排除障碍的方法notebook 笔记薄,笔记本palm-sized computer 掌上电脑backbone 脊椎,中枢,支柱,勇气terabit兆兆位Web 环球网bandwidth 带宽channel 信道,频道delay 延迟,时延hierarchy 层次结构pitch 音调substantially 充分的voiced 有声的,浊音的quasi-stationary 拟稳态的formant 共振峰,构形成分resonance 共鸣,回声,反响,谐振vocal track 声带vocoder 声码器VF(V oice Frequency) 话音频率adaptive subband coding 自适应自带编码vector quantization 矢量量化code excited linear prediction 码激励线性预测vector-sum excited linear prediction矢量和激励线性预测analysis-by-synthesis technique 分析合成技术codebook 码本best match 最佳匹配codec 多媒体数字信号编解码器probability distribution 概率分布autocorrelation 自相关successive 继承的,连续的unvoiced清音的quasiperiodicity 准周期性bandlimited 带限的time-discietized 时间离散化reconstruct 重建,改造,推想monotonically decreasing function 单调递减函数exponential 指数的,幂数的Gaussian distribution 高斯分布,正态分布variance 方差manifestation 显示,表现,示威运动coding gain 编码增益spectral flatness measure(SFM)谱平坦性测度geometric mean 几何平均redundancy冗余cordless 不用电线的,无绳preferentially 优待的perception 理解,感知,感觉harmonic 谐和的,和声的,谐波,谐函数sub-band coding(SBC) 子带编码block transform coding 块变换编码bandpass 带通band-splitting 子带分解articulation index 传声准率portion 一部分,一分in tune 和调子convolution 卷积,卷积积分multiplex 多路传输,多路复用alias 混淆,折叠quadrature mirror filters(QMF) 正交镜像滤波器latecy 等待时间,延迟cellular telephone system 蜂窝(移动)电话系统performance 性能,能力signal-to-noise radio 信噪比mean square error(MSE) 均方误差weighted 加权的diagnostic rhyme test(DRT) 押韵诊断测试diagnostic acceptability measure(DAM)接受能力诊断测试mean opinion score(MOS)平均主观评分inherently 天地性,固有性spectrum 频谱utilization 利用intrastate 周内的haul 托运距离noncoherent 非相干的simultaneously 同时的deviator 偏差器,致偏器scheme 安排,配置,计划,方案uniform 统一的,相同的,一致的,均衡的eventually 最后,终于mixer 混频器heterodyning 外差法,外差作用demodulator 解调器convey 搬运传达destination 目的地phenomenal 显著的telemetry 遥感勘测,自动测量记录传导diminishing 逐渐缩小的accommodate 供给,容纳investigate 调查,研究avenue 方法途径prohibitive 禁止的,抑制的adequate 适当的,足够的quantize 使量子化,量化discrete 不连续的,离散的aptly 适当的,适宜的lean 倾向,偏向designator 指示者,指定者so-called 所谓的,号称的astronomical 天文学的,天文celestial body 天体payload 有效载荷military 军事的,军用的subscriber 订户,签署者geostationary 与地球的相对位置之不变的aeronautical 航空学的roughly 概略的obstacle 障碍,障碍物govern 统治,支配constituent 要素hub 网络集线器,网络中心margin 极限,富余architecture 体系结构platform 平台cruise 巡航gateway 网关altenatively 作为选择,二者选一overlap 与..交叠implement 实现,执行hybrid 混合的latitude 纬度,地区guarantee 保证,担保nowadays 现今,现在sophisticated 高度发展的,精密复杂的coordinate 协调,调整,整理equatorial 近赤道的,赤道的distributed 分布式的stationary 固定的deploy 配置isotropic各向同性的specialise 专门研究,深入miche 放在适当的位置marketability 可销售性crosspolarization 交叉极化furthermore 此外,而且critical 紧要的,关键性的,临界的majority 多数,大半degrading 丧失体面的,可耻的,不名誉的coding 编码intermediate 中间的alongside 并排地regulate 管制,控制budget 预算degrade 降低,降级,退化compensate 补偿,付报酬subdivide 再分,细分feasible 切实可行的burst 突发,脉冲periodic 周期的,定期的synchronize 同步recovery 恢复expansion 扩充,扩展vital 至关重要的,必须得preassign 预先指定,预先分配reservation 预定,预约dynamic 动态的eliminate 消除,去除uncoordinated 不协调的collision 碰撞,冲突implementation 执行,实现retransmission 重发,转播optimal 最佳的,最理想的corresponding 相应的yielding 出产,生长,生产incremental 增加的magnitude 大小,数量,模algorithm 算法encoding 编码concatenation 串联,连锁node 节点tolerant 容许的literally 逐字的antijam 抗干扰contiguous 临近的,邻接的authentication 证明,鉴定adequately 充分的eavesdropper 偷听者pseudorandom 伪随机的simultaneously 同时的excel优秀penalty 损失unpredictable 不可预知的correlation 相互关系,相关性clutter混乱mobile telephone service 移动电话业务monster 怪物,妖怪,巨人methodology 一套方法provoke 激怒,挑拨,煽动,驱使regardless 不管,不顾terminology 术语学transceiver 无线电收发机,收发器pedestrian 步行者,徒步的,通俗的base station 基站scramble 扰频municipal 市政的,地方自治的trunking 中继census 人口普查hexagonal 六角形,六边形的honeycomb 蜂巢,蜂窝in accordance with 与..一致,依照macrocell 宏单元,宏小区radius 半径,范围,界限microcell 微小区virtue 德行,美德,贞操,优点,功效,效力mild 温和的,温柔的,适度的overlay 覆盖,microcellular 微小区intriguing 迷人的,有迷惑力的infrastructure 下部结构,基础组织splitting 分裂,裂解sector 使分成部分,扇形扫描overhead 在头上的,高架的handoff 手递手传递,移交metropolitan 首都的,大城市United States Digital Cellular(USDC)美国数字蜂窝系统compatible 谐调的,一致的,兼容的reuse 再使用time-division multiple accessing(TDMA)时分多址time slot 时间空档,时隙geographical 地理学得,地理的interleaving 交叉,交错threeflod 三倍encrypt 加密decrypt 解释明白,解密safeguard 维护,捍卫,eavesdropping 偷听channelization通信波道的选择coed-division multiple accession(CDMA) 码分多址Pilot 飞行员differentiate 区分,区别,微分spread-spectrum 扩频coherent 黏在一起的,相干的graceful 优美的,雅致的,适度的real time 实时asynchronous 不同时的,异步的重点词汇。

工程硕士专题讲座(认知无线电)

工程硕士专题讲座(认知无线电)
线电系统的物理层和媒体接入控制层 (PHY+MAC)的演进过程建模—— 认知引擎
认知无线电定义
(Definition of Cognitive Radio)
• Haykin教授认为:CR是一个智能无线通信系统,它能够感知外界
环境,并利用人工智能技术从环境中学习,通过实时改变传输参
数,使其内部状态适应无线通信环境统计特性的变化——信号处
循环平稳检测法
(Cyclostationary Detection)
• 循环功率谱的性质 信号的循环平稳特征离散分布在循环频率轴上,即在循环频率处循环
功率谱会出现谱峰,而噪声信号不具有循环平稳性。通信信号的循环
平稳特性具有优良的抗噪性能
循环功率谱还包含了调制信号的相关信息:载波频率、信号带宽、键
• 基本思想:对接收信号实施双门限能量检测,若统计量大于上门限,
判决为“存在”;若统计量小于下门限,判决为“不存在”,若统
计量位于上下门限之间,再进行循环平稳特征检测
• 判决门限Th用期望检测概率回推,引入一个不可靠区范围调整因子k,
上门限为k×Th,下门限为Th/k,k依据实际检测概率自适应步进调整
认知无线电的目标是通过认知功能和重构功能获取通信资源,以提
高频谱利用率
认知无线电基本原理
(Principle of CR)
• 通过分析外部环境提供的激励认识通信任务的内容;通过接收和发 送内容的分析选择解决方式
• 一种目标驱动的框架结构
• 观察-思考-行动:认知环模型(Mitola)
认知无线电网络定义

循环相关系数

循环功率谱
pd P(Y / H1 ) Qm ( 2 , )

辅助数据缺失环境下结构化自适应目标检测器

辅助数据缺失环境下结构化自适应目标检测器

辅助数据缺失环境下结构化自适应目标检测器简涛;何友;廖桂生;王捷;周强【摘要】Non-homogeneous background clutter usually results in the performance degradation of tradition-al adaptive detectors.To improve the detection performance in scarce secondary data environment,an adaptive structured detector of radar targets is addressed herein.By utilizing the persymmetry of the clutter covariance matrix,an adaptive structured detector is designed based on the generalized likelihood ratio test,which en-hances the information utilization of the structural character of clutter spectral properties and the clutter in the cell under test.In the sequel,a real domain version is derived.The experimental results show that,the proposed detector has the constant false alarm rate and it performs robustly for different correlations of clutter.It is shown that, the proposed detector outperforms the traditional structured and unstructured detectors in scarce secondary data envi-ronment;and this advantage augments as the number of secondary data approaches the available minimum limit.%杂波背景非均匀导致经典自适应检测方法性能下降,为改善辅助数据缺失环境下的目标检测性能,研究了雷达目标结构化自适应检测方法。

一种级联型自适应滤波器的混响抑制技术

一种级联型自适应滤波器的混响抑制技术

Vol. 43, No. 3Mar., 2021第43卷第3期2021年3月舰船科学技术SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY一种级联型自适应滤波器的混响抑制技术兰同宇,周胜增(上海船舶电子设备研究所,上海201108)摘 要:在浅海环境中混响是造成主动声呐性能下降的主要原因之一。

混响是由发射信号引起的,其频域上覆盖区域与发射信号基本重合,时域上与发射信号及目标回波强相关,这给混响和目标的分离造成了很大的困难。

本文借鉴PD 雷达中的动目标检测方法,提出一种适用于声呐动目标检测的滤波器设计算法。

该算法利用运动目标回波和混响在时频域上的不同特性,设计了级联自适应滤波器实现混响抑制和目标增强。

在此基础上进行匹配滤波 等处理可以获得理想的效果。

该算法可大幅提高信混比,有效改善运动目标的检测能力。

关键词:主动声呐;混响抑制;多普勒频移;自适应滤波器;特征矢量法中图分类号:TP393 文献标识码:A文章编号:1672 - 7649(2021)03 -0130-04 doi : 10.3404/j.issn.l672 - 7649.2021.03.025A cascaded adaptive filter for reverberation suppressionLAN Tong-yu, ZHOU Sheng-zeng(Shanghai Marine Electronic Equipment Research Institute, Shanghai 201108, China)Abstract: The perfonnance of active sonar often degrades dramatically because of reverberation in shallow water. Re ­verberation is caused by the transmitted signal. In the frequency domain, its coverage area basically coincides with the trans ­mitted signal, and in the time domain, it has strong correlation with the transmitted signal and target echo signals. This make it difficult to separate the reverberation from the target echo signals. This paper draws on a mature method of moving target detection in PD radar, and proposes an algorithm of filter design for underwater situation. The algorithm uses the differences between target echo signals and reverberation in the time and frequency domains, and designs two cascaded adaptive filters.The two filters accomplish the aim of reverberation suppression and target echo signals enhancement. On this basis, matched filters or other processing method will achieve optimal performance. This algorithm can increase the signal-to-reverberation ratio and effectively improve the detection ability of moving targets.Key words: active sonar ; reverberation suppression ; doppler shift ; adaptive filter ; eigenvector method0引言主动声呐探测中混响是干扰其性能的主要因素。

基于修正自适应匹配滤波器的机动目标检测方法

基于修正自适应匹配滤波器的机动目标检测方法

基于修正自适应匹配滤波器的机动目标检测方法李海;刘新龙;周盟;刘维建【摘要】机动目标回波的多普勒走动和训练样本不足导致常规自适应匹配滤波器(Adaptive Matched Filter, AMF)检测机动目标时运算量大且性能不佳。

针对此问题,该文提出一种基于修正AMF的机动目标检测方法。

该方法首先通过对角加载减少样本空间自由度,从而降低对训练样本数的需求;然后以3次相位变换(Cubic Phase Transform, CPT)分离估计加速度,并以估计值补偿多普勒走动,降低联合匹配搜索维度,进而减少运算量;最后进行积累检测。

仿真结果表明,该方法运算量低,可实现小样本下机动目标的有效检测,具有恒虚警(Constant False Alarm Rate, CFAR)特性。

%Owing to the Doppler frequency migration of the return signal of maneuvering targets and finite training samples, it is difficult to detect maneuvering targets by conventional Adaptive Matched Filter (AMF) detectors. To solve this problem, a new method is proposed. First, to minimize sample size impairments, the diagonal loading technique was adopted to decrease the degrees of freedom of the sample space. Second, the Doppler frequency migration was compensated by the estimated acceleration which was estimated by the cubic phase transform, so as to reduce the dimension of matched searching and degrade the heavy calculation load. Finally, accumulation detection was conducted. The simulation results suggest that the proposed method can efficiently detect maneuvering target in finite sample situations with simple computation and constant false alarm rate detection.【期刊名称】《雷达学报》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】9页(P552-560)【关键词】机动目标检测;自适应匹配滤波器;3次相位变换;对角加载;多普勒走动【作者】李海;刘新龙;周盟;刘维建【作者单位】中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津 300300;中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津 300300;中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津 300300;空军预警学院黄陂士官学校武汉 430019【正文语种】中文【中图分类】TN957空时自适应处理[1-3](Space-Time Adaptive Processing,STAP)是机载相控阵雷达杂波抑制的有效技术,以空时联合为框架实现目标检测的自适应处理称为空时自适应检测处理(Space-Time Adaptive Detection,STAD)[4],STAD同时进行杂波抑制与目标检测,通常具有恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)特性。

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