朱晓波
- 作品数：10 被引量：26H指数：4
- 供职机构：中国人民解放军空军雷达学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金总装备部“十一五”国防预研项目中国人民解放军总装备部预研基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- α稳定分布噪声下信号的分数低阶协方差谱估计被引量：7
- 2006年
- 针对在分布参数值较小时稳定分布噪声下基于共变的谱估计性能较差这一问题,提出了一种分数低阶协方差(FLOC)谱估计方法.仿真通过对稳定分布噪声下的正弦信号进行谱估计,结果表明,该方法对于不同的值,在稳定分布噪声下均具有较好的谱估计性能.
- 朱晓波王首勇
- 关键词：Α谱Α稳定分布分数低阶协方差
- 基于FLOC的ARMA SαS模型α谱估计方法被引量：4
- 2007年
- 分析了基于分数低阶矩(FLOM)估计ARMA SαS模型参数的不足,根据分数低阶协方差(FLOC)的概念,提出了一种基于分数低阶协方差系数估计ARMA SαS模型参数的方法。在此基础上,给出了ARMA SαS模型的α谱估计。通过对给定ARMA SαS模型的α谱估计、α稳定分布噪声中正弦信号的估计与分辨进行仿真,详细比较了基于FLOM的ARMA SαS模型α谱估计和基于FLOC的ARMA SαS模型α谱估计的性能。结果表明,α值较小时,基于FLOC的ARMA SαS模型α谱估计的性能明显优于基于FLOM的ARMA SαS模型α谱估计。
- 王首勇朱晓波
- 关键词：Α谱ARMA分数低阶协方差分数低阶矩
- 非高斯相关杂波背景下雷达目标统计检测方法被引量：3
- 2012年
- 在非高斯相关杂波背景、参数随机或未知的情况下,通常难以甚至无法建立统计检测模型。针对此问题,基于粒子滤波方法,根据未知参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种雷达目标似然比检测的通用模型,较好地解决了非高斯相关杂波条件下无法得到检测统计量的问题。此外,以复SG-Alpha稳定分布作为非高斯相关杂波分布模型,给出了基于粒子滤波的检测统计模型,并对本文方法与传统的检测方法在高斯相关杂波和非高斯相关杂波背景下的检测性能进行了仿真比较,验证了算法的有效性。
- 冯讯王首勇万洋朱晓波
- 关键词：粒子滤波似然函数概率分布
- 非高斯杂波中反辐射导弹的Wald检测方法
- 2009年
- Alpha稳定分布是一种有广泛适用范围的非高斯分布模型,本文基于Alpha稳定分布杂波假设,提出了一种反辐射导弹(ARM)的Wald检测方法。当Alpha稳定分布的特征参数α值较小时,基于功率谱或基于共变α谱的频率估计性能将明显下降,为此本文提出基于分数低阶协方差(FLOC)谱方法估计ARM载机信号的多普勒频率,并针对载机信号的强相关性用对消器抑制载机信号,最后导出了标准对称Alpha稳定分布杂波下ARM的Wald检测统计量。仿真结果表明,基于FLOC谱能够准确地估计信号频率,抑制载机信号;基于Alpha稳定分布杂波假设的Wald检测性能与广义似然比检测(GLRT)的渐近性能相当,且明显优于基于高斯分布杂波假设的Wald检测性能。
- 方前学王永良王首勇朱晓波
- 关键词：ALPHA稳定分布
- 基于Alpha稳定分布噪声模型的Rao统计检测被引量：1
- 2008年
- Alpha稳定分布是一种具有广泛应用范围的噪声分布模型。为此,本文提出了一种基于Alpha稳定分布噪声模型的Rao统计检测方法,导出了Alpha稳定分布噪声条件下正弦信号的Rao检测统计量。通过仿真给出了不同特征指数α时Rao检测的检测性能,并与基于高斯假设的Rao检测进行了比较。仿真结果表明,这种Rao检测器在Alpha稳定分布噪声条件下对微弱信号具有较好的检测性能,明显优于基于高斯假设下的Rao检测。
- 朱晓波王首勇方前学
- 关键词：ALPHA稳定分布
- 基于分数低阶协方差的AR SαS模型α谱估计被引量：7
- 2007年
- 根据自回归(AR)SαS模型的α谱,分析了基于分数低阶矩(FLOM)法估计AR SαS模型参数的不足.提出了一种基于分数低阶协方差(FLOC)的AR SαS模型参数估计方法,并给出了基于FLOC的AR SαS模型α谱方法.分别对AR SαS模型参数的估计、α稳定分布噪声中单一正弦信号的估计和两个正弦信号的分辨进行了仿真.仿真结果表明,基于FLOC的AR SαS模型α谱估计方法对于不同的α值均具有较好的韧性.特别是在α值较小,即α稳定分布噪声概率密度函数(PDF)拖尾比较严重时,本文所提出的基于FLOC的AR SαS模型α谱估计方法,其性能明显优于基于FLOM的AR SαS模型α谱估计方法.
- 王首勇朱晓波李旭涛王永良
- 关键词：Α谱Α稳定分布分数低阶协方差分数低阶矩
- 非高斯杂波中的MIMO雷达信号分离被引量：4
- 2010年
- 针对传统匹配滤波对非高斯杂波中的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达信号分离性能下降的问题,提出一种基于分数低阶统计量的匹配滤波算法。该方法将对称Alpha稳定分布(sym-metric Alpha stable,SαS)作为MIMO雷达的非高斯杂波模型,以滤波器输出分数低阶信杂比最大为准则导出最优匹配滤波器系数。分别对相关SαS和非相关SαS杂波条件下的MIMO雷达信号分离进行了仿真。结果表明,该方法可有效实现非高斯杂波中的MIMO雷达信号分离,且在高斯杂波条件下与传统匹配滤波的性能是一致的。
- 朱晓波王首勇李旭涛方前学
- 关键词：多输入多输出雷达非高斯杂波信号分离匹配滤波
- 基于分数低阶本征滤波的雷达目标检测方法被引量：3
- 2012年
- 在非高斯相关杂波背景下,通常杂波分布的概率密度函数结构复杂甚至无闭式表达,难以建立统计检测模型。针对此问题,以α稳定分布为背景,基于分数低阶统计量和最佳滤波器理论,以滤波器输出分数低阶信杂比最大为准则,给出了一种分数低阶本征滤波(FLOEF)模型。该模型利用杂波的分数低阶协方差矩阵对非高斯相关杂波进行白化,可显著改善信杂比,实现非高斯相关杂波背景下雷达目标的有效检测。通过仿真和实测数据给出了FLOEF在不同条件下的检测性能,并同传统基于二阶统计量的本征滤波进行了比较,结果验证了FLOEF的优越性。
- 朱晓波王首勇冯讯
- 关键词：雷达目标检测分数低阶统计量Α稳定分布
- 基于粒子滤波的MIMO雷达目标似然比检测方法被引量：3
- 2012年
- 针对多输入多输出(MIMO)雷达在非高斯杂波背景、信号参数随机或未知的情况下,难以建立目标统计检测模型的问题,基于粒子滤波方法,根据参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种MIMO雷达目标似然比检测的通用模型,解决了非高斯杂波条件下无法得到检测统计量的问题.以复SG-Alpha联合稳定分布作为MIMO雷达非高斯杂波分布模型,给出了基于粒子滤波的似然比检测方法.最后通过仿真实验给出了该方法在不同条件下的检测性能,并与传统MIMO雷达目标检测方法进行了比较,结果表明在非高斯杂波背景下该方法的检测性能要明显优于传统方法的.
- 冯讯王首勇朱晓波
- 关键词：多输入多输出雷达非高斯杂波粒子滤波雷达目标
- 基于SG-Alpha稳定分布模型的雷达目标Rao检测方法
- 2012年
- 非高斯相关杂波背景下的目标检测具有重要的实际意义,但在该背景下建立似然比检测模型非常困难。以SG-Alpha(subGaussian-Alpha)稳定分布作为非高斯相关杂波分布模型,导出了雷达目标的Rao检测模型。该模型适应于一般非高斯相关杂波下的目标检测,且易于实现。仿真及实测数据验证表明,在非高斯相关杂波条件下本文提出的方法明显优于传统的检测方法。
- 冯讯王首勇朱晓波
- 关键词：雷达目标检测非高斯杂波
