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题名异常值个数未知下辅助数据自适应筛选方法
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作者
简涛
马颖亮
王海鹏
郭磊
魏广芬
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机构
海军航空大学信息融合研究所
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山东工商学院信息与电子工程学院
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出处
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期1049-1060,共12页
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基金
国家自然科学基金(62471483,61971432)
泰山学者工程专项经费资助(tsqn201909156)
山东省高等学校青创科技支持计划(2019KJN031)。
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文摘
在雷达目标多通道自适应检测场景下,诸多非均匀背景因素易导致异常值干扰,使得辅助数据独立同分布条件难以满足,已有辅助数据筛选方法往往假定异常值个数已知,在个数未知的情况下面临较大性能损失。为此,该文研究了异常值个数未知情况下辅助数据自适应筛选方法。首先,在杂噪协方差矩阵已知条件下,建立了异常数据集合的最大似然估计,基于广义内积对辅助数据进行初步排序,将异常数据集合的最大似然估计过程简化为异常值个数估计。其次,利用快速最大似然方法进行未知协方差矩阵估计,提出了未知异常值个数下辅助数据自适应筛选方法。进一步地,为降低异常值对初步排序性能的不利干扰,基于归一化采样协方差矩阵设计了归一化广义内积形式,并结合迭代估计方式,对前述辅助数据自适应筛选流程进行改进。仿真结果表明,与广义内积相比,采用归一化广义内积可获得更高的筛选精度,采用较小迭代次数即可获得稳定的归一化信干比改善;与已有辅助数据筛选方法相比,该文所提方法在异常值个数未知条件下具有更好的筛选性能。
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关键词
自适应目标检测
异常值个数
自适应筛选
似然函数
归一化广义内积
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Keywords
Adaptive target detection
Number of outliers
Adaptive screening
Likelihood function
Normalized generalized inner product
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分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
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