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基于功率中值和归一化采样协方差矩阵的自适应匹配滤波检测器 被引量:5
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作者 刘明 水鹏朗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1395-1401,共7页
在非均匀海杂波环境中,参考单元中的异常单元限制了采样协方差矩阵(SCM)的估计性能,从而影响了传统自适应匹配滤波(AMF)检测器的检测性能。而考虑删除异常单元的方法在参考单元数目有限时可能导致矩阵的奇异性。鉴于此,在保持参考单元... 在非均匀海杂波环境中,参考单元中的异常单元限制了采样协方差矩阵(SCM)的估计性能,从而影响了传统自适应匹配滤波(AMF)检测器的检测性能。而考虑删除异常单元的方法在参考单元数目有限时可能导致矩阵的奇异性。鉴于此,在保持参考单元数目不变条件下,该文设计一种基于功率中值与归一化采样协方差矩阵(MNSCM)的估计方法,并将其与匹配滤波器(MF)相结合,构造一种新型的自适应匹配滤波检测器。与传统的自适应匹配滤波相比,该文设计的检测器在实测和仿真海杂波数据条件下均具有明显的性能优势。 展开更多
关键词 目标检测 海杂波 自适应匹配滤波器 采样协方差矩阵 功率中值和归一化采样协方差矩阵
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稀疏距离扩展目标自适应检测及性能分析 被引量:2
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作者 魏广芬 苏峰 简涛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1126-1132,共7页
在球不变随机向量杂波背景下,研究了稀疏距离扩展目标的自适应检测问题.基于有序检测理论,利用协方差矩阵估计方法,分析了自适应检测器(Adaptive detector,AD).其中,基于采样协方差矩阵(Sample covariance matrix,SCM)和归一化采样协方... 在球不变随机向量杂波背景下,研究了稀疏距离扩展目标的自适应检测问题.基于有序检测理论,利用协方差矩阵估计方法,分析了自适应检测器(Adaptive detector,AD).其中,基于采样协方差矩阵(Sample covariance matrix,SCM)和归一化采样协方差矩阵(Normalized sample covariance matrix,NSCM),分别建立了AD-SCM和AD-NSCM检测器.从恒虚警率特性和检测性能综合来看,AD-NSCM的性能优于AD-SCM和已有的修正广义似然比检测器.最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 稀疏距离扩展目标 自适应检测 采样协方差矩阵 归一化采样协方差矩阵 有序统计量
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基于数据相关性分析的电网故障时刻确定与故障识别方法 被引量:17
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作者 刘晓军 马羽中 +2 位作者 杨冬锋 赵芷莹 白尚旻 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期1529-1538,共10页
提出了一种基于正态分布的故障时刻确定方法和基于特征向量法的故障类型识别与故障定位方法。利用各节点处PMU采集的三相电压数据构建数据源矩阵,通过分析时间窗矩阵中各列数据的正态分布曲线,实现故障时刻的确定;再利用数据源矩阵的样... 提出了一种基于正态分布的故障时刻确定方法和基于特征向量法的故障类型识别与故障定位方法。利用各节点处PMU采集的三相电压数据构建数据源矩阵,通过分析时间窗矩阵中各列数据的正态分布曲线,实现故障时刻的确定;再利用数据源矩阵的样本协方差矩阵作为特征向量法的判断矩阵,通过分析2个最大特征值对应特征向量中的异常元素,确定故障位置并识别故障类型。以IEEE39节点系统为例,验证了方法在电网发生各类故障以及复故障时均能有效实现故障时刻确定与故障识别,并且证明了所提方法对不良数据有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 特征向量法 正态分布 样本协方差矩阵 复故障 故障识别
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基于Kriging模型的小子样失效数据可靠性分析 被引量:3
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作者 任博 吕震宙 +1 位作者 刘超 段飞蛟 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2015年第11期1789-1793,共5页
针对高可靠性航空柱塞泵现场故障数据稀少,难以准确确定数据分布类型的问题,提出采用Kriging方法建立部件故障不确定性的精确描述模型,挖掘部件可靠性信息,并基于不确定性描述的隐式Kriging模型进行蒙特卡洛抽样,产生与原始数据统计规... 针对高可靠性航空柱塞泵现场故障数据稀少,难以准确确定数据分布类型的问题,提出采用Kriging方法建立部件故障不确定性的精确描述模型,挖掘部件可靠性信息,并基于不确定性描述的隐式Kriging模型进行蒙特卡洛抽样,产生与原始数据统计规律一致的大容量样本,为基于蒙特卡洛方法的结构系统可靠性分析奠定基础。此外,为衡量所提模型与原始数据统计分布特性的差异,提出基于累积分布函数的单位面积期望误差测度。测度分析结果表明,Kriging方法所建的部件故障不确定性模型比传统方法更准确。以航空柱塞泵为例,进行可靠性数据分析,验证所提方法的正确与高效。 展开更多
关键词 克里金 可靠性 可靠性数据分析 逆变换抽样
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