汝小虎
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：国防科学技术大学电子科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 带虚警抑制的基于归一化残差的野值检测方法被引量：4
- 2015年
- 野值检测,或称异常值检测是模式识别和知识发现中一个重要的问题。以往的野值检测方法难以有效地抑制虚警概率,针对这一问题,该文提出一种带监督情形下基于归一化残差(Normalized Residual,NR)的野值检测方法。首先利用训练样本计算待考查模式的NR值,其次比较NR值与野值检测门限的相对大小,从而判断待考查模式是否为野值。该文理论上推导了野值门限与虚警概率之间的关系表达式,以此为依据设置检测门限,可实现在少量训练样本情况下仍能抑制虚警率的目的。计算机仿真和实测数据测试验证了所提方法在野值检测和虚警抑制方面的优越性能。
- 汝小虎柳征姜文利黄知涛
- 关键词：模式识别虚警概率
- 一种变信噪比条件下的恒虚警野值检测方法被引量：1
- 2016年
- 野值检测又称异常值检测,是模式识别、机器智能和知识发现等领域经常面临的一个问题。当出现环境失配,数据信噪比(SNR)发生变化时,测试样本和训练样本所含噪声会有不同方差,以往的野值检测方法在虚警控制方面将会失效。针对这一问题,提出一种基于归一化残差(NR)的野值检测方法。该方法首先根据所需虚警概率和噪声方差变化情况确定野值检测门限,其次基于训练样本计算待考查模式的NR值,再比较NR值与检测门限的相对大小,从而判断待考查模式是否为野值。这一方法所依赖的检测门限对所需虚警率和噪声方差变化具有适应能力,因此可以在变信噪比条件下实现恒虚警(CFAR)野值检测。仿真实验验证了所提方法在虚警控制和野值检测方面的优越性能。
- 汝小虎柳征姜文利黄知涛
- 关键词：模式识别恒虚警虚警概率
- 基于脉冲积累的LFM脉冲调制斜率的ML估计方法被引量：2
- 2012年
- 针对以往利用单个LFM脉冲进行调制斜率估计精度不高的问题,提出了先基于脉冲积累估计脉冲调制波形,再由调制波形估计调制斜率的方法,并且论证了这种方法是最大似然(ML)的。仿真结果显示,在10个脉冲、信噪比为0dB的情况下,该方法可使得调制斜率估计方差达到克拉美-罗限。
- 汝小虎王聪李悦姜文利
- 关键词：线性调频调制斜率脉冲积累最大似然估计门限效应
