双门限

摘要： 为了解决静态频谱分配仅将频谱分配给授权用户导致频谱资源紧缺的问题,对认知无线电中频谱感知部分进行优化。由于能量检测方法中选取固定门限值对不同信噪比信号检测误差较大,采用一种优化的双门限协作的感知方法。对于非授权用户接收信号时可能会受到干扰的情况,选取了联合频谱感知的方式。通过对爆炸半径进行自适应处理后的烟花算法来确定最小检测误差,利用其结果求得最优的门限值,得到最优的双门限值将接收到的能量区域分为3个区域,对于不能确定的区域将能量值发送到融合中心进行进一步判决,将所有判决结果用或(OR)准则融合得出频段是否有主用户占用。仿真结果表明了该方法与其他较新提出的双门限优化方法相比,具有一定优势。

摘要： 传统双门限能量检测算法需通过已知的噪声方差来确定门限,检测性能较差,为此,提出一种基于功率谱和双门限的频谱感知算法。首先,将功率谱的最大最小值之差与功率谱最小值之比作为双门限间检测判决统计量;然后,利用功率谱计算信号能量,利用估计的噪声方差计算能量检测法门限,降低了噪声对算法检测性能的影响。仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下,提出算法抗噪声功率不确定性能力强;且当频偏系数由0.04增加到0.06时,提出算法的检测性能恶化小于对比算法,具有更强的抗频偏能力。

摘要： 为了有效提高限流保护电路在不同场合中的工作效率,设计了一种宽范围限流值的双门限限流保护电路应用于电源管理。通过采样管采样输出电流,保证了限流值的精度;引入限流值设置电路,通过调整外接电阻阻值,改变限流环路的参考电流,从而实现限流值的宽范围输出。在输出端短路情况下,所设计的电路通过开关控制电流采样比例,可将短路限流值降低为预设值的3/4。该电路采用0.18μm工艺实现,Cadence仿真表明,设计电路各项参数指标达到设计要求,有较大的实际应用价值。

摘要： 为提高对信息通信中信息泄露检测的精确度和效率,主要对能量检测法、匹配滤波检测法和循环特征检测法3种常用算法进行论述。通过对比各算法的特征,分析噪声对检测效果的影响,将双门限判决引入能量检测算法,提出了一种基于频谱感知的改进型能量检测算法。结果显示,该算法在检测通信信息泄露时具有更高的精确度和效率。

摘要： 语音信号识别系统预处理阶段中一个关键步骤是语音信号的端点检测,其精准性直接决定了整个语音识别系统的识别效果.传统的短时能量和短时过零率双门限检测法中后端点检测存在偏差,且在有噪声的情况下鲁棒性较差.从动态阈值、短时平均过零率、端点修复、动态检测等方面人手,改进了双门限检测法.优化了的端点检测算法,使得语音识别系统能够更精确地识别和提取语音,减少了语音识别时间,提高了识别率.进一步将无用信号和语音信号完全分离开来,有利于后续语音识别的研究.

摘要： 为提高对信息通信中信息泄露检测的精确度和效率,主要对能量检测法、匹配滤波检测法和循环特征检测法3种常用算法进行论述.通过对比各算法的特征,分析噪声对检测效果的影响,将双门限判决引入能量检测算法,提出了一种基于频谱感知的改进型能量检测算法.结果显示,该算法在检测通信信息泄露时具有更高的精确度和效率..

摘要： 在实际的噪声环境中,传统的语音端点检测算法容易出现误判、虚判和漏判等问题.因此,本文提出了一种基于短时能量和短时自相关函数的双门限语音端点检测方法,通过分析语音短时能量和短时自相关函数,设计出一种双门限语音端点检测算法.把传统算法和本文算法应用在基于DTW算法的语音识别系统中并进行了Matlab仿真.通过对比实验数据,得出本文提出的算法能够显著提高语音识别系统的识别率的结论.

摘要： 频谱感知是认知无线电中最重要的步骤之一,用于判定主用户的存在性以决定是否让次级用户占用频带.能量检测算法是重要的频谱感知算法之一,它利用噪声来构建判决模型,但是,随着时间的变化,噪声的功率会有所改变,产生误差,这被称为噪声不确定度.能量检测算法在噪声不确定度和低信噪比下表现不佳,功率谱双平均比值算法虽然能有效处理上述两种问题,但当虚警率超过0.2后,性能会急剧下降.所以,为了进一步提升能量检测算法的性能并解决功率谱双比值算法仅在低虚警率下有效的问题,结合了双门限能量检测算法与功率谱双平均比值算法.该算法能有效处理低信噪比与噪声不确定的问题,并在高虚警率下保持着良好的鲁棒性.仿真结果表明,在噪声不确定度存在、虚警率为0.1、信噪比为-18 dB时,本文算法在QPSK调制下对主信号有86％的检测概率,相较于其他几种算法有着较大的提升,能够有效改善频谱感知的检测性能,减少认知无线电对主用户造成的冲突.

摘要： 数据融合可以归结为对一些从不同的源获取的连续的状态向量进行联合以获得更精确的结果.与依赖单一源得出的结果相比,融合后的估计更加精确同时能降低计算复杂性和节省通信带宽.本文在局部传感器中使用PDA和JPDA算法跟踪杂波环境中的多个目标从而形成局部航迹,并提出一种基于相关双门限的航迹关联算法和协方差加权航迹融合算法结合使用的方法用于融合中心的航迹关联和融合.最后,仿真结果显示了本文提出的方法对多传感器多目标跟踪性能的改善.

摘要： 对Turk和Pentland特征脸方法进行了改进.分析了待识别人脸的投影向量与人脸库中某样本的平均投影向量间距离的概率密度分布函数呈瑞利分布.为减小虚警概率,提高认同概率,提出了按接受门限和拒绝门限的双门限方法进行识别,并定义了双门限的取值.同时,分析了随着累积平均判别,2个门限逐渐靠近.训练过程中,对每个人脸图像的特征进行平均,只提取平均投影向量用以识别,以减小判别次数.识别实验表明,利用提出方法,可以使总的识别率提高到92.875％,平均判别次数仅为2.56.

摘要： 本发明公开了MIMO雷达中基于双门限分流处理的TBD与常规跟踪的结合方法，属于雷达信号处理与数据处理交叉技术领域，包括如下步骤：双门限检测，实现常规跟踪通道与TBD通道分流并行处理，再利用点迹的特征信息辅助数据关联，利用常规跟踪通道的处理结果剔除已经被关联的点迹，输出常规跟踪航迹、TBD航迹，进行航迹融合；本发明将TBD处理与常规跟踪处理结合起来的方法，使得雷达目标跟踪过程能够同时兼顾强、弱两类目标；且在TBD的航迹搜索过程中缓解过门限点密集导致数据关联困难的问题，因而保证了该方法的实用性，具有推广应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于滑窗式双门限检测的角度跟踪方法，用于解决现有双门限航迹关联方法航迹关联效率低的技术问题。技术方案是首先设置合适的检验统计量，再利用方位角信息进行双门限检测，在只有方位角信息的情况下，实现航迹的有效关联。而且每次的检测集合在重新计算新数据的基础上保留上一次检测集合的一部分，可使得航迹关联的效率更高。本发明适用于只有方位角信息，无距离等信息的多传感器之间的航迹关联，明确了针对角度跟踪情况下的统计量，同时利用滑窗的方式可以通过更少的数据量和利用更少的时间判定出航迹间是否关联的问题，从而大大提高了数据关联的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于历史能量信息的自适应双门限频谱感知方法，属于认知无线电频谱感知技术领域，采用自适应双门限能量检测的方法对授权频段进行分步感知，根据虚警概率和漏检概率计算检测的高低门限值。若能量统计值大于高门限，则判定为授权用户正在使用授权频段；若能量统计值小于低门限，则判定为授权用户未使用授权频段；若处于高低门限之间，则进行二次判决，即根据之前一段时间内检测能量统计值的平均值进行判决；若仍处于高低门限之间，则采用单门限进行第三次判决。该算法的优点是可以在满足较低虚警概率的条件下，得到较高的检测概率，无需增加检测节点数，计算复杂度低，具有较好的实时性。

摘要： 本发明涉及一种扫描雷达的双门限检测方法，属于雷达目标检测技术领域。包括如下步骤：步骤1接收大于3次的雷达回波；步骤2对当前雷达回波进行下变频、脉压及MTD处理后再求模，得到频域回波；步骤3判断当前频域回波中数据是否高于第二门限，若是跳至步骤6；否则跳步骤4；步骤4找出当前频域回波中高于第一门限的目标点；步骤5将当前频域回波门限间的目标点与前两次频域回波在速度、距离及方位一定阈值范围内进行目标点迹相关；步骤6记录检测出的目标的距离、速度和方位；步骤7在频域回波中去除检测出的目标，得到噪声频谱；步骤8将频域回波减去噪声频谱得到双门限检测后的目标点迹。所述方法能降低噪声基底，有效提升目标的检测概率。

摘要： 一种基于双门限的循环移位集复合设计方法，属于无线通信技术领域。步骤：1)令长度为N的通信信号C循环移位q，将其与导航信号P叠加构成导/通一体化信号B。2)令B与本地信号L做相关，得到函数Rb并找出Rb中的峰值rb。令K1＝N，将rb＞K1时对应的q存入优选循环移位集Q1。3)K1减小步进量Δ，清空Q1，重复上述步骤直到Q1元素个数M1＜2n，且有min(2n‑M1)。4)令K2＝K1，K2减小Δ，与上述同理将rb＞K2时对应的q存入优选循环移位集Q2中，直到Q2元素个数M2＞2n，且有min(M2‑2n)。5)从Q2中删去M2‑2n个元素。本发明能够使采用优选循环移位集的导/通一体化信号与二进制通信系统兼容，能够对信号交织和纠错编码，降低信号的误比特率。

摘要： 基于双门限能量检测的认知车联网协作频谱感知方法，包括：S1、融合中心统计覆盖范围内的用户数量；S2、认知用户根据收到的用户数量和预先设定的初始门限值生成上门限值和下门限值；S3、认知用户接收授权频段的信号并且检测能量值；S4、认知用户将检测到的能量值与上门限值和下门限值进行对比生成判决结果；S5、认知用户将判决结果传输给融合中心；S6、融合中心根据当前网络情况对接收到的所有认知用户的判决结果进行融合，融合结果为授权频段被授权用户占用或者授权频段未被授权用户占用；S7、融合中心将中和结果传输给所有认知用户。本发明提供基于双门限能量检测的认知车联网协作频谱感知方法，能够增加频谱感知检测概率，提高频谱利用率。

摘要： 本发明公开一种基于双门限检测的车载雷达目标检测方法及装置，该方法步骤包括：S1.获取目的车载雷达的回波信号并使用第一门限执行目标检测，得到初步目标检测结果；S2.对步骤S1检测得到的初步目标检测结果进行角度估计，得到角度估计结果；S3.对步骤S2得到的角度估计结果使用第二门限执行目标检测，第二门限大于第一门限，得到最终的目标检测结果输出；该装置包括目标初步检测模块、角度估计模块以及二次目标检测模块。本发明具有实现方法简单、成本低、弱目标检测性能好、漏检率低且计算量小、检测效率高等优点。

摘要： 本发明公开了一种双门限法与残差神经网络结合的声音语意识别方法及系统，首先自行收集了一套语音数据，针对这套数据进行了数据规范化等预处理操作；然后基于双门限法端点检测，寻找噪音点，进行降噪处理。同时使用分帧、加窗、傅里叶变换等一连串步骤将原始数据集中的所有音频转换为语谱图，得到图像数据集；最后使用深度残差网络对训练集进行训练，并根据训练到的模型在测试集中测试。本发明的优点在于：应用到船舶中实现了较高准确率的方法优化船舶护航能力，相较于人耳识别笛音具有成本低的特性。另外，本方法创新性的提出将端点检测与深度学习相结合的方式对语音进行语义理解，其效果远超单独利用端点检测或深度学习进行语音分类的方式。

摘要： 本发明公开了一种基于双门限判决的窄带干扰位置检测方法及系统，该系统用于实施本方法，包括：捕获多个窄带信道的并行信号，获得工作频带内多个窄带信道的接收信号能量测量值和解调信干噪比测量值；对各窄带信道的接收信号能量测量值进行独立估计，得到稳定的接收信号能量水平估计值，作为当前信道的干扰检测量估计值；将当前信道的干扰检测量估计值和解调信干噪比估计值，采用双门限判决，判断干扰信号是否为有效信号。本发明可以同时获得工作频带内多个窄带信道的接收信号能量指示和解调信干噪比测量，相比于扫描式信道检测，并行信道检测的效率更高。

摘要： 本发明公开一种基于双门限的雷达P显余辉仿真方法，方法包括以下步骤：雷达回波模拟器生成方位及对应的雷达视频回波数据；引入衰减因子，将前一圈同方位雷达视频回波数据与衰减因子α相乘，与当前方位数据各点幅值进行比较，保留幅值更大的视频回波数据；采用双门限判决方法调整雷达视频回波在P显上的亮度；将雷达回波数据显示在P显上。本发明通过引入衰减因子，对雷达视频回波幅值进行衰减，将当前方位的视频回波数据幅值与上一圈同方位同距离的衰减后回波数据进行比较，保留幅值更大的回波数据；采用双门限判决方法将处理后的雷达回波数据显示在P显上；经过此方法后，P显余辉仿真效果和实现效率有了进一步地提升。