类高斯噪声中已知信号的Robust M-检测

本文论述了类高斯噪声中已知信号的Robust M-检测的一般原理,并对4种不同的噪声模型给出了Robust M-检测器.     

噪声中已知信号的Robust-M检测

本文针对噪声模型 F={f(x)|∫_(-∞)~(+∞)|f(x)-p(x)|dx≤ε,f(x)=f(-x)}求得了噪声中已知信号的又一种Robust检测器——Robust-M检测器。该检测器克服了有限样本检测器不能检测微弱信号的局限。理论分析表明,只要样本客量N足够大,它可用于检测任意微弱的信号。本文通过计算机模拟对Robust-M检测器与参数检测器的性能进行了比较,结果表明,当噪声变化时,Robust-M检测器稳定性更好,性能更可靠。     

Robust序贯检测及窄带随机相位信号的Robust M-检测

Robust检测是信号检测的一个新分支,不仅可用于已知信号的检测,还可用于随机信号与随机参量信号的检测等方面.本文首先讨论将序贯检测方式引入有限样本的Robust检测,导出Robust序贯概率比检测器RSPRT,证明其具有提高信号处理速度和节约平均样本等优点.本文还针对雷达和声纳系统常遇到的窄带随机相位信号,研究如何利用位置参数M-估计方法和理论,导出了窄带随机相位信号的Robust M-检测器,经过计算机模拟证明具有良好的Robust性.     

噪声随机信号的检测与分析

信号检测是现代信忠理论的一个重要分支．介绍噪声中随机信号的检测，分析对高斯信号的检测，并从Mallat算法出发，分析小波技术应用于声源检测与故障诊断的具体途径和实现方法．     

基于双谱的噪声信号检测

传统的功率谱分析方法不能提供信号的高阶统计信息,在信号检测中无法有效地抑制噪声．本文根据高阶谱对高斯噪声是零响应的这一特性,提出了一种基于双谱的信号检测方法．通过实验仿真,结果表明：无论是对混有随机噪声还是高斯噪声的信号,在低信噪比的情况下,该方法均可获得比传统FFT方法更好的检测效果．     

ρ混合非高斯噪声中的二维随机信号的无记忆检测

考察了ρ混合非高斯噪声中的二维随机信号的无记忆检测问题，对其检测性能进行了讨论。并假定噪声的二元分布密度能用一个无究级数展开式来表示，得出了非线性函数的级数展开表达式，展式的系数在对渐近相对效率极大化时得到。     

脉冲噪声下基于Robust STFT的LFM信号检测与参数估计

针对传统的基于时频的线性调频(LFM)信号检测和参数估计方法在脉冲噪声环境下失效的问题,提出了一种新的对脉冲噪声不敏感的鲁棒短时傅里叶变换(Robust STFT)LFM信号检测和参数估计方法.该方法首先计算含噪声LFM信号的鲁棒短时傅里叶变换,由于鲁棒STFT对脉冲噪声不敏感,时频平面上呈斜线分布的LFM信号的时频特征仍然被保留.基于Radon变换在时频平面上进行直线积分,实现了信号检测和参数估计.仿真结果验证了该方法的有效性.     

微弱信号检测方法的探讨

微弱信号是淹没在噪声中的信号,微弱信号检测的目的是从强噪声中提取有用信号,文章论述了微弱信号检测的基本原理,并详细地讨论了微弱信号检测的几种方法。     

微电机噪声信号的小波包分析与故障检测

电机运转噪声中包含了电机状态的信息,分析了微电机的噪声源及噪声信号特征,基于最优小波包基和Donoho软阈值消噪方法对一组微电机标准信号和故障信号进行了消噪处理,比较低频信号成分的功率谱得出故障特征频率,从而确定电机故障,结果表明该方法能有效实现对电机的故障检测.     

强噪声中周期信号的数字重相关检测

提出了一种从强噪声中检测周期信号的新的数字相关检测方法。理论分析与模拟试验结果表明,这种新的检测方法的性能优于一般的数字相关检测。     

Pipeline ADC的噪声与采样电容的关系

介绍了Pipeline ADC噪声与电容的关系及减小噪声的方法,并以10位ADC为例通过噪声计算电容．ADC的主要噪声源是量化噪声和热噪声．量化噪声主要决定ADC的精度．热噪声限制了ADC的信噪比,是提高精度的主要瓶颈．可以通过增大电容来减小．     

线性滤波器的信噪比最佳输出

本文提出了一种新的计算线性滤波器输出信器嗓比的方法,经验证,对根据不同准则导出的两种广泛应用的滤波器,其输出信嗓比均能得到改善。     

一种串/并混合的多输入多输出信号检测算法

为了提高多输入多输出(MIMO)系统中并行干扰消除(PIC)算法的检测性能并降低其计算复杂度,本文通过融入串行干扰消除(SIC)思想提出了一种串/并混合(HIC)的信号检测算法。该算法首先通过优化PIC中不同子检测过程的共同成分来降低计算复杂度,然后将子检测的估计结果代入后续子检测中实现串/并混合来提升检测性能。仿真结果表明,所提算法在4-QAM调制的 MIMO系统中,误比特率为 时较传统PIC算法有大约1.2 dB的性能提升,而复数乘法次数大约为传统PIC算法的28%。     

混沌保密系统中信号检测的阈值判定

目前,对于混沌保密光通信方法的研究早已引起了各国科学家的高度重视,混沌领域将成为一个极具开发价值的领域,而进行阈值判定成为对系统中混沌信号的检测的关键。在本论文中,我们将待测的微弱周期信号作为混沌系统的一种周期扰动,利用周期扰动抑制混沌运动的特性,使混沌系统实现从混沌临界态向大尺度周期态的转变,并通过仿真实现了混沌临界态向大尺度周期态的转变。