An efficient method for blind classification of space time block codes （STBCs） based on fourth-order cumulants is proposed for a single receiver antenna. This paper presents a model of received STBCs signals in mult...An efficient method for blind classification of space time block codes （STBCs） based on fourth-order cumulants is proposed for a single receiver antenna. This paper presents a model of received STBCs signals in multiple input single output （MISO） communication systems and applies the characteristics of coding matrices to derive analytical expressions for the fourth-order cumu- lants to be used as the basis of an algorithm. The fourth-order cumulants at various delay vectors present non-null values that depend on the transmitted STBCs. Tests of nullity are accomplished by hypothesis testing. The proposed algorithm avoids the need for a priori information of modulation scheme, channel coefficients, and noise power. Consequently, it is well suited for non-cooperative scenarios. Simulations show that this method performs well even at low signal-to-noise ratios （SNRs）.展开更多
隐写分析盲检测存在着检测模型的检测准确性和通用性难以兼顾的问题.本文提出一种用于隐写分析的快速支持向量分类算法FC-SS2LM（fast classification for small sphere with two large margins）,通过构造最小超球体和双边最大间隔隐...隐写分析盲检测存在着检测模型的检测准确性和通用性难以兼顾的问题.本文提出一种用于隐写分析的快速支持向量分类算法FC-SS2LM（fast classification for small sphere with two large margins）,通过构造最小超球体和双边最大间隔隐写分析模型,使检测模型既能准确构造分类边界又能考虑不同隐写样本的分布特点,达到了兼顾检测准确性和通用性的目的.在BOSSBase标准图像库上对提出的隐写分析盲检测模型进行验证,实验结果表明,该方法在一定程度上克服了传统隐写分析模型通用性差的缺点,同时提高了实际应用中训练数据样本不平衡情况下的检测准确率.即使在实际应用中训练集样本过大、支持向量较多的情况下,采用该方法计算也可以减小算法复杂度,提高泛化能力和分类速度.展开更多
方位估计和信号恢复分别是水下目标跟踪和识别的前提.基于平均时间延迟相关矩阵提出了一种复数域盲源分离方法,在此基础上实现了DOA估计和信号恢复.实验结果表明,该方法在同等条件下完成同样的方位分辨要优于多重信号分类(Multiple sign...方位估计和信号恢复分别是水下目标跟踪和识别的前提.基于平均时间延迟相关矩阵提出了一种复数域盲源分离方法,在此基础上实现了DOA估计和信号恢复.实验结果表明,该方法在同等条件下完成同样的方位分辨要优于多重信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)方法.展开更多
利用无监督学习的一类支持向量机(One Class Support Vector Machine,OCSVM)和随机场景图像序列,构造滚动更新的像元分类模型,实现红外焦平面盲元的在线检测。根据正常像元和异常像元数量和灰度特征的差异,以随机图像序列作为输入数据,...利用无监督学习的一类支持向量机(One Class Support Vector Machine,OCSVM)和随机场景图像序列,构造滚动更新的像元分类模型,实现红外焦平面盲元的在线检测。根据正常像元和异常像元数量和灰度特征的差异,以随机图像序列作为输入数据,使用OCSVM建立单一类别的像元分类模型,灰度变化的像元归为一类,其他像元不属于此类。由于随机图像序列的滚动更新,OCSVM模型及支持向量也随之更新。统计支持向量的频次,高频次支持向量对应的像元聚为一类,即为异常像元。以320×256中波红外图像序列为例,说明了OCSVM模型进行盲元检测的过程,检测结果与黑体定标的结果一致。基于随机场景和OCSVM模型的盲元检测方法摆脱了定标黑体的约束,提高了盲元检测的灵活性。展开更多
目标方位估计(Direction of arrival,DOA)和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪与识别的前提.基于盲源分离方法可以得到含有阵列流形信息的解混矩阵,融合成熟的高分辨方法提出了一种新的方位估计、信号恢复模型和方法.在宽带信号背景下...目标方位估计(Direction of arrival,DOA)和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪与识别的前提.基于盲源分离方法可以得到含有阵列流形信息的解混矩阵,融合成熟的高分辨方法提出了一种新的方位估计、信号恢复模型和方法.在宽带信号背景下进行了仿真实验,结果表明该方法可实现目标方位的实时估计和目标信号的恢复.在同等条件下完成同样的目标方位分辨率,比单纯的高分辨方法要求的阵元数和快拍数较少,要求的信噪比要低.海上实测数据检验也表明,比常规的最小方差无失真响应(Minimum variance distortionless response,MVDR)方法得到了更好的结果,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了检测弱目标信号的能力.展开更多
基金co-supported by the Taishan Scholar Special Foundation of China(No.ts201511020)
文摘An efficient method for blind classification of space time block codes （STBCs） based on fourth-order cumulants is proposed for a single receiver antenna. This paper presents a model of received STBCs signals in multiple input single output （MISO） communication systems and applies the characteristics of coding matrices to derive analytical expressions for the fourth-order cumu- lants to be used as the basis of an algorithm. The fourth-order cumulants at various delay vectors present non-null values that depend on the transmitted STBCs. Tests of nullity are accomplished by hypothesis testing. The proposed algorithm avoids the need for a priori information of modulation scheme, channel coefficients, and noise power. Consequently, it is well suited for non-cooperative scenarios. Simulations show that this method performs well even at low signal-to-noise ratios （SNRs）.
文摘隐写分析盲检测存在着检测模型的检测准确性和通用性难以兼顾的问题.本文提出一种用于隐写分析的快速支持向量分类算法FC-SS2LM（fast classification for small sphere with two large margins）,通过构造最小超球体和双边最大间隔隐写分析模型,使检测模型既能准确构造分类边界又能考虑不同隐写样本的分布特点,达到了兼顾检测准确性和通用性的目的.在BOSSBase标准图像库上对提出的隐写分析盲检测模型进行验证,实验结果表明,该方法在一定程度上克服了传统隐写分析模型通用性差的缺点,同时提高了实际应用中训练数据样本不平衡情况下的检测准确率.即使在实际应用中训练集样本过大、支持向量较多的情况下,采用该方法计算也可以减小算法复杂度,提高泛化能力和分类速度.
文摘利用无监督学习的一类支持向量机(One Class Support Vector Machine,OCSVM)和随机场景图像序列,构造滚动更新的像元分类模型,实现红外焦平面盲元的在线检测。根据正常像元和异常像元数量和灰度特征的差异,以随机图像序列作为输入数据,使用OCSVM建立单一类别的像元分类模型,灰度变化的像元归为一类,其他像元不属于此类。由于随机图像序列的滚动更新,OCSVM模型及支持向量也随之更新。统计支持向量的频次,高频次支持向量对应的像元聚为一类,即为异常像元。以320×256中波红外图像序列为例,说明了OCSVM模型进行盲元检测的过程,检测结果与黑体定标的结果一致。基于随机场景和OCSVM模型的盲元检测方法摆脱了定标黑体的约束,提高了盲元检测的灵活性。
