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题名求解分布式顺序统计CFAR检测器参数的新方法
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作者
刘盼芝
郭国防
潘若禹
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机构
长安大学电子与控制工程学院
陕西重型汽车有限公司
西安邮电大学通信与信息技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第2期258-262,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.41101357)
中央高校科研业务经费(No.CHD2010JC109
+1 种基金
No.CHD2011TD018)
长安大学重点实验室资助
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文摘
复杂条件下,分布式顺序统计恒虚警率(OS-CFAR)检测系统的参数选择和检测性能分析是一个典型的非线性优化问题,通常采用数值求解和计算机搜索的方法。但在复杂条件下,特别是当传感器数量较多,或采用分布式OS-CFAR这种双门限参数检测方式时,其计算量会异常庞大。提出了一种基于模拟退火的微粒群优化算法,将模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,并采用具有递减w算法,保证算法具有较好的全局搜索能力和较好的收敛性。使用这种方法,在进化100代后,在保证精度达到0.000 001,可使所有的系统参数同时得到优化。仿真结果表明,同遗传算法比,虽然该方法收敛速度稍慢,但是可避免遗传算法的早熟问题,同时该方法实施简单方便,便于工程应用。
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关键词
恒虚警检测
分布式检测
分布式顺序统计检测器
微粒群优化算法
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Keywords
Constant False Alarm Ration （CFAR） detection
distributed detection
distributed ordered statistics constantfalse alarm
Particle Swarm 0ptimization（PSO）
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分类号
TN952
[电子电信—信号与信息处理]
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