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雷达中的多元假设检验:分类和检测框架

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发布者:王百宗 发布时间:2021-12-31 浏览次数:100

 

20211220号,意大利Universitè degli Studi Niccolò Cusano”的Danilo Orlando教授受邀为我系师生带来了一场精彩的学术报告,报告题目是“Multiple Hypothesis in Radar: Classification and Detection Architectures”。本次报告由刘军副教授主持。

 



 

得益于计算能力的增强,现代雷达系统可以采用复杂的信号处理算法来应对越来越具有挑战性的问题。例如,高分辨雷达中的分布式目标检测,往往需要联合利用目标所占据的多个距离单元的能量。当目标的尺寸、个数或杂波边缘个数等信息未知的时候,分布式目标检测问题将更具挑战性。本次报告中,Danilo Orlando教授利用多元假设检验理论,首先介绍了自适应雷达检测算法的一般设计框架。该框架基于Kullback-Leibler信息准则而提出,并给出了惩罚似然比检验的理论解释。紧接着,Danilo Orlando教授介绍了杂波分类的新算法。该分类算法利用隐变量模型和期望最大化算法,能够避免使用笨拙的方法来分割雷达参考窗。

 




报告结束后,Danilo Orlando教授和在场的师生展开了热烈的讨论,并解答了一系列问题,包括类别个数对分类算法性能的影响、优化解的推导、以及算法在实测数据上的效果。本次报告使得在场的师生受益匪浅,取得了圆满成功。本次活动得到了中国科学技术大学研究生院学科建设及特色发展专项支持。