导读:本文包含了双门限检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,双门,认知,无线电,频谱,能量,概率。
双门限检测论文文献综述
周平,周思远,杨婷婷,吴玉成[1]（2019）在《GNSS自适应双门限协同干扰检测算法》一文中研究指出针对全球导航卫星系统(GNSS)环境噪声不确定性导致能量检测在低干噪比下性能恶化的问题,基于多节点协作,提出一种双门限协同干扰检测算法。根据各节点的信道环境,采用基于可信度的多节点信息融合与检测算法,使融合中心的数据融合更偏向信道环境好的节点。仿真结果表明,设计方案可实现低干噪比下的可靠性检测。为降低双门限协作检测复杂度,提出一种自适应双门限协同检测算法,根据信道环境实时调整双门限之间的距离,在保证检测性能的同时可以减小计算复杂度,通过仿真分析调整因子及门限值对检测性能的影响。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年23期）
王凯,吴敏,姚辉,杨樊,张翔[2]（2019）在《改进Mode算法与双门限融合的目标检测方法》一文中研究指出为解决视频监控系统中远距离小目标、快速动目标准确检测,提出一种改进Mode算法与双门限融合的目标检测方法.该方法首先改进了Mode算法,完成初始背景提取,然后通过改进的缓冲帧机制,将实时视频信息引入到缓冲帧,借助缓冲帧的缓冲作用实现对背景的逐渐更新,获得可靠的背景图像;同时利用双门限阈值对差分图像进行动目标检测,其中低门限值可以检测分割出明显变化的动目标,在低门限的基础上利用高门限值以解决低门限检测分割中存在的伪目标及噪声目标,最后获得视频监控复杂环境下动目标的准确检测.通过监控视频中车辆、飞机等不同对象做实验,验证了本文方法不仅能够快速、准确地检测出动目标,而且能够有效地抑制伪目标和噪声的干扰.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年10期）
冯晓荣[3]（2019）在《基于人工蜂群算法的双门限CRN网络攻击检测算法》一文中研究指出为了提高认知无线电网络的攻击检测效果,提出一种基于人工蜂群算法的双门限认知无线电网络的攻击检测算法。收集网络中所有次级用户向融合中心发送的报告,对信号进行预处理并将信号传递至人工蜂群算法;蜂群的雇佣蜂阶段评估次级用户子集的适应度,观察蜂阶段根据解的相关信息开发可行解,选择最优的次级用户子集;观察蜂的结果传递回蚁群,并且更新蚁群的全局信息素值,蚁群对新解集进行开发操作。该算法结合人工蜂群算法与人工蚁群算法在全局搜索与局部开发之间达到平衡。仿真实验的结果显示,该算法实现了较高的检测率与较低的错误率,从而有效地优化了频谱利用率。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年10期）
李雷,严玉国,杨宾峰[4]（2019）在《二次雷达双门限检测接收机的研究及FPGA实现》一文中研究指出针对基于软件无线电平台的二次雷达接收机开发,提出了一种双门限检测结构和多级对数放大的接收机设计方案。该方案基于FPGA+AD9361的硬件开发平台,使用Verilog HDL语言在Altera FPGA上完成AD9361的控制以及相关信号处理模块的开发。通过矢量信号源产生不同功率的信号对接收机进行测试,测试结果验证了方案的可行性及正确性。与传统的接收机相比,该系统能够有效剔除干扰信号,具有较大的信号接收动态范围,可以满足二次雷达接收机的要求。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年08期）
赖春强,王钤[5]（2019）在《基于谱熵的动态双门限语音端点检测算法》一文中研究指出针对通信设备语音通话控制的需求,通过综合分析语音端点检测主要方法及性能,提出一种基于谱熵语音端点检测算法。介绍语音端点检测算法,进行语音信号谱熵计算,通过建立背景噪声模型的方式动态调整谱熵值判别门限,实现语音端点检测功能。仿真结果表明:该算法不仅在低信噪比条件下具备较好的检测性能,而且在复杂背景噪声环境下具备良好的适应能力。(本文来源于《兵工自动化》期刊2019年01期）
李春强,董永强,吴国新[6]（2018）在《流的大小与传输速率相结合的双门限检测算法》一文中研究指出提出基于流传输速率与数据量的双门限检测算法。为满足高速网络传输的性能要求,使用Hash表存储流检测的数据结构,将Hash表的冲突处理与基于流速率的缓存替换相结合以实现高效的大流检测,通过限制Hash桶的容量,确保报文的处理性能。真实网络数据的仿真测试结果表明:所提算法在相近的存储开销下,保持了较高的处理性能,准确性优于基于最近最少使用算法的大流检测及其派生算法以及基于统计计数的紧凑型空间节省算法。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2018年06期）
江晓林,张广洲,崔景岩[7]（2018）在《新型能量检测双门限联合频谱的感知算法》一文中研究指出为进一步提高能量检测方法的感知性能,提出新型能量检测双门限联合频谱感知算法。该算法的判决门限值随着信噪比自适应调整,通过融合中心综合判决,分析频谱资源的利用情况,给出了算法的检测概率、虚警概率和检测次数性能表达式,采用Matlab软件对算法进行仿真验证。结果表明,与传统单门限下能量频谱感知方法相比,能够显着改善认知无线网络的频谱感知性能,提高检测概率。该研究可以对频谱资源利用情况的准确感知提供参考。(本文来源于《黑龙江科技大学学报》期刊2018年05期）
陈佳佳,孙干超[8]（2018）在《基于双门限能量检测性能分析》一文中研究指出普通的单门限能量检测,一旦遇到突发噪声和其他干扰的因素,就非常有可能导致误检测。本文运用了一种新型的双门限协作能量检测算法。经过多次仿真,结果均表明这种方法可以提升频谱检测的可能性,与此同时能够减小漏检率。当信噪比较低时,认知用户数N=5时,双门限性能最高要比单门限高出22%;认知用户数N=10时,双门限性能最高要比单门限高出17%。在实际的环境中,低信噪比的恶劣环境相对较多,因此双门限具有非常高的优势,应用空间相对广阔。(本文来源于《科技视界》期刊2018年25期）
戴军[9]（2018）在《基于纹理特征和双门限分割技术的SAR图像目标快速检测方法》一文中研究指出针对已有的SAR图像目标检测算法多关注于如何提高检测概率而忽视检测效率,提出了一种同时具有较高检测概率和效率的检测新算法。首先,对原始SAR图像进行网格化,得到一系列网格;然后,根据每一个网格内的纹理特征和相应的鉴别准则将各个网格分为杂波区域和目标区域;最后,利用双门限分割技术提取出目标区域内完整的感兴趣区域。文中研究了用于分类的纹理特征包括:偏斜度、峰度、对比度、变差、差平均。实验结果表明,该方法产生的虚警极少,而且与单元平均恒虚警率检测器相比,检测时间至少可以降低60%(取决于算法选择的纹理特征)。(本文来源于《仪器仪表用户》期刊2018年08期）
黄河,袁超伟[10]（2018）在《基于动态自适应双门限能量检测的序贯协作频谱感知算法》一文中研究指出针对在一般高斯白噪声环境中,传统的双门限能量检测频谱感知算法忽略确定两门限之间的感知信息的问题,该文提出一种基于动态自适应双门限能量检测的序贯协作频谱感知算法。新算法以最优化检测概率为目标,采用序贯方式对协作用户进行动态自适应双门限建模,并对处于两门限之间的接收能量值进行软判决。进一步地,新算法能自适应动态调整门限大小和各判决区域协作用户数,以达到最大化检测概率和最优化受试工作特征曲线的目的。理论分析和仿真结果表明,与经典的双门限能量检测算法相比,提出算法具有更优的检测概率。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年05期）
双门限检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决视频监控系统中远距离小目标、快速动目标准确检测,提出一种改进Mode算法与双门限融合的目标检测方法.该方法首先改进了Mode算法,完成初始背景提取,然后通过改进的缓冲帧机制,将实时视频信息引入到缓冲帧,借助缓冲帧的缓冲作用实现对背景的逐渐更新,获得可靠的背景图像;同时利用双门限阈值对差分图像进行动目标检测,其中低门限值可以检测分割出明显变化的动目标,在低门限的基础上利用高门限值以解决低门限检测分割中存在的伪目标及噪声目标,最后获得视频监控复杂环境下动目标的准确检测.通过监控视频中车辆、飞机等不同对象做实验,验证了本文方法不仅能够快速、准确地检测出动目标,而且能够有效地抑制伪目标和噪声的干扰.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
双门限检测论文参考文献
[1].周平,周思远,杨婷婷,吴玉成.GNSS自适应双门限协同干扰检测算法[J].现代电子技术.2019
[2].王凯,吴敏,姚辉,杨樊,张翔.改进Mode算法与双门限融合的目标检测方法[J].小型微型计算机系统.2019
[3].冯晓荣.基于人工蜂群算法的双门限CRN网络攻击检测算法[J].计算机应用与软件.2019
[4].李雷,严玉国,杨宾峰.二次雷达双门限检测接收机的研究及FPGA实现[J].火力与指挥控制.2019
[5].赖春强,王钤.基于谱熵的动态双门限语音端点检测算法[J].兵工自动化.2019
[6].李春强,董永强,吴国新.流的大小与传输速率相结合的双门限检测算法[J].国防科技大学学报.2018
[7].江晓林,张广洲,崔景岩.新型能量检测双门限联合频谱的感知算法[J].黑龙江科技大学学报.2018
[8].陈佳佳,孙干超.基于双门限能量检测性能分析[J].科技视界.2018
[9].戴军.基于纹理特征和双门限分割技术的SAR图像目标快速检测方法[J].仪器仪表用户.2018
[10].黄河,袁超伟.基于动态自适应双门限能量检测的序贯协作频谱感知算法[J].电子与信息学报.2018
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