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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明公开了一种异常值自适应的筛选方法，属于雷达信号处理领域。本发明针对异常值个数未知的检测环境，设计了异常值个数最大似然估计的辅助数据筛选方法。本方法对异常值进行迭代估计，将前一次迭代估计的异常值集合作为先验信息，运用到下一次迭代估计过程中，有效避免异常值对辅助数据筛选的不利影响，较现有已知异常值个数的筛选方法相比，在兼顾筛选准确性的同时，不需要异常值个数的先验信息，更好应对复杂的检测情况。
主权项：1.异常值个数最大似然估计的辅助数据筛选方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1雷达系统从待检测单元周围的距离单元获取N×R维辅助数据Z；建立未知异常数据集合的多重假设Hp,p＝1,2,...,l，在杂波协方差矩阵M1和异常数据协方差矩阵M2均已知条件下，对异常数据集合未知下的l个似然函数进行最大值寻优，构建异常数据集合初步估计利用每个距离单元的GIP进行全体辅助数据从大到小第1次排序，获得辅助数据第1次迭代排序索引序列J1，其中第1次排序中GIP的协方差矩阵为全体辅助数据的SCM；由此将的求解过程简化为异常值个数的估计；步骤2在第一次迭代中，雷达系统分别建立Hp假设下M1和M2的ML估计和将和代入异常数据未知下的似然函数得到异常数据集合未知下的广义似然函数，将求解转化为求解协方差矩阵未知条件下第1次迭代异常值个数自适应迭代估计将与步骤1中的J1相结合，选取排序后次序靠前的个索引，构建第1次迭代异常数据集合的自适应迭代估计步骤3结合迭代估计方式，对GIP中的协方差矩阵重新进行估计，获得去除的采样协方差矩阵估计由此对全体辅助数据重新排序获得辅助数据第2次排序索引序列J2，基于步骤2中最大化广义似然函数重新获得第2次迭代异常值个数自适应迭代估计将与J2结合，选取排序后次序靠前的个索引，构建为第2次迭代异常数据集合的自适应迭代估计由此重复直至达到最大迭代次数T，输出异常数据集合的自适应迭代估计
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 异常值个数最大似然估计的辅助数据筛选方法
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