基于信噪比的自适应门限判决PN码捕获算法

现有的自适应门限判决PN码捕获方法在低信噪比条件下的检测概率较低.针对这一问题,文中提出一种考虑噪声功率的改进算法.该算法首先通过参数设置对基于信噪比的门限进行调整,然后利用中值滤波平滑门限波形,减少了由于起伏波动引起的错误捕获,最后通过限幅滤波降低因毛刺造成的虚警概率.理论分析以及蒙特卡罗仿真表明,改进算法较现有算法能够获得更高的检测概率和更低的虚警概率,同时对窄带干扰有较强的抑制能力.     

基于排序的自动剔除Switching-CFAR检测器

针对传统恒虚警(Constant False-Alarm Rate,CFAR)检测器在非均匀噪声环境下检测性能较差的问题,本文提出了一种基于排序的自动剔除Switching-CFAR(Automatic Censoring Switching-CFAR Detector Based on Sorting,ACS-CFAR)检测器.选择参考窗中间单元为测试单元,其余单元按照幅值升序排列,根据两个分界点位置参数,选择合适的参考单元集进行背景噪声功率估计以及结合参考单元数和目标恒虚警率计算相关系数,得到最优检测门限.经过仿真对比,ACS-CFAR检测器在均匀噪声环境下检测率为98.73%,接近于单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测器;在非均匀噪声环境下检测率为98.16%,优于可变索引恒虚警(VI-CFAR)和自动删除平均恒虚警(ACCA-CFAR)检测器,虚警率误差均控制在0.10%以内.结果表明,本文提出的ACS-CFAR检测器在均匀噪声环境以及杂波和多目标干扰环境下均具有较好的检测性能.     

认知无线电空闲频谱的联合检测算法

为了提高认知无线电中感知用户对主用户(弱信号)的检测性能,提出了一种多个感知用户合作的分布式优化联合检测算法.该算法在知道主用户信号和噪声的概率分布的条件下,通过最优化理论中的逐步二次规划法,联合求解检测系统的最优融合准则和各感知用户的最优判决门限,使系统联合检测概率取极大值.该算法不受接收机检测方式的限制,数值求解收敛速度快.仿真结果表明,感知用户为5个、融合中心虚警概率为0.1、相关符号累积为255次、不同融合准则下各感知用户信噪比相同时,与最好的固定融合准则检测算法相比,该算法使联合检测概率在高斯白噪声信道和平坦瑞利衰落信道中分别提高了13%和5%.     

基于威布尔分布杂波模型的加权有序统计模糊CFAR检测算法

为了解决有序统计恒虚警(order statistic constant false alarm rate,OS-CFAR)、有序统计最大选择恒虚警(order statistic greatest of-constant false alarm rate,OSGO-CFAR)和有序统计最小选择恒虚警(order statistic smallest of-constant false alarm rate, OSSO-CFAR)检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,基于威布尔分布模型和模糊量化的软决策方法,提出了一种加权有序统计量的模糊恒虚警(weighted order statistic and fuzzy rules constant false alarm rate, WOSF-CFAR)检测算法。通过计算 Leading和Lagging子窗口对应的模糊隶属函数值,采用代数积、代数和、最大选择和最小选择4种融合规则对2个子窗口的模糊输出量进行融合,并与比较门限进行比较判别目标有无。仿真表明,提出的检测方法与OSGO-CFAR, OSSO-CFAR算法相比,在均匀噪声、杂波边缘干扰和多目标干扰环境下均具有较好的检测性能,尤其是采用代数积融合规则时,检测性能最优,且提出的检测算法在均匀噪声环境下也具有最佳的检测性能。     

非均匀噪声下基于双剔除门限的恒虚警目标检测算法

为了解决雷达检测算法在非均匀噪声环境下目标检测性能严重下降的问题,在分析实际回波杂波分布特性的基础上,提出了一种基于双剔除门限的恒虚警目标检测算法,通过双剔除门限将极大极小干扰信号从参考窗口中剔除,实时精确估计背景噪声功率.经过与各检测算法仿真对比,该算法在多目标干扰、遮挡和杂波边缘干扰等非均匀背景噪声环境下仍具有最优的检测性能和鲁棒性.结果表明,所提出的目标检测算法在非均匀噪声环境下具有良好的检测性能.     

基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警目标检测算法

针对传统恒虚警目标检测算法在非均匀噪声环境下虚警率过高的问题,提出一种基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警(dual censoring threshold based on maximal reference cell-constant false alarm rate,DCT-MRC-CFAR)目标检测算法.基于参考窗最大值参考单元得到剔除比较门限,通过比较,剔除极大值参考单元,根据剩余参考单元的数量选择参考窗中剔除后剩余参考单元或者参考窗中全部参考单元来估计背景噪声功率,并得到功率检测门限.与其他算法进行仿真对比,DCT-MRC-CFAR算法在均匀噪声环境下,检测性能接近于单元平均恒虚警(cell averaging-constant false alarm rate,CA-CFAR)算法;在非均匀噪声环境下,检测性能较稳定,且优于自动删除单元平均恒虚警(automatic censored cell averaging-constant false alarm rate,ACCA-CFAR)和自动双删除单元平均恒虚警(automatic dual censored cell averaging-constant false alarm rate,ADCCA-CFAR)算法.结果表明,提出的DCT-MRC-CFAR目标检测算法在均匀和非均匀噪声环境下,均具有较优和较稳定的检测性能.     

一种新的循环谱统计量频谱感知算法

为了提高认知无线电中感知用户对授权用户(主用户)的检测概率,提出一种新的基于循环谱统计量的主用户信号检测算法.该算法利用循环谱离散频域平滑方法,对信号的循环谱在循环频率处建立合理的检测统计量,然后求解得到对应不同虚警概率的判决门限,以使感知用户能检测信噪比更低的授权用户信号.该算法具有检测结构简单,易实现的特点.仿真结果表明,在高斯白噪声信道中,虚警概率为0.1,频域平滑累积次数为255,在信噪比为-16 dB的条件下,与Dandawate-Giannakis(DG)方法相比,本文算法的检测概率提高23%.     

低信噪比下采用广义随机共振的能量检测算法

针对低信噪比下认知无线电中采用能量检测(ED)的频谱感知方法错误概率较大的问题,提出了一种采用广义随机共振的改进的能量检测(IED)算法。该算法首先对接收信号添加一个直流分量,并借助偏移系数确定直流分量的最优幅值,使其与信号中的直流产生广义随机共振;其次,对共振后的信号进行采样和能量累加得到检测统计量,然后根据最小平均错误概率准则确定最佳检测门限并与检测统计量进行比较从而做出判决;最后,从错误概率、样本检测点数和算法复杂度等几个方面给出算法的性能分析。理论推导和仿真结果表明:在信噪比为-15dB的低信噪比条件下,IED算法的错误概率性能比传统的ED算法提升了约3dB;在相同的错误概率条件下,IED算法所需的检测样本点数比ED算法显著减少。     

OFDM信号的相关比软合作检测

多用户合作检测是认知无线电用户用来提高对基本用户检测能力的重要手段。为了提高相关比检测在低信噪比下的检测性能,提出了一种基于相关比检测的软合作检测方法,该方法能够有效地检测出OFDM类型的基本信号。分析和仿真结果表明,这种方法不仅继承了相关比检测的恒虚警特性,而且检测性能大大提高,对噪声的鲁棒性也更强了。与能量检测的比较显示,该方法能够在不增加复杂度的情况下,在更低信噪比条件下工作,对噪声特性没有要求,非常适合应用于认知无线电技术。     

相关K分布杂波中扩展目标积累检测性能分析

针对时空相关K分布(C-KD)杂波背景中扩展目标的滑窗积累检测(SWAD)与顺序统计-滑窗积累检测(OS-SWAD)的性能分析问题,采用广义K分布拟合、矩匹配、相关数据中的有效样本尺寸估计以及分数阶顺序统计等方法,获得了零假设条件下检验统计量的概率分布函数的拟合表达式,建立了虚警概率、恒虚警检测门限以及杂波参数之间的关系方程,并通过蒙特卡罗仿真实验对各种概率分布函数的拟合精度以及给定检测门限下的虚警控制精度进行了评估.理论分析与仿真实验表明本文提出的方法是合理和有效的.     

基于局部观测信噪比的新分布式CFAR检测

为了提高基于二元局部判决的分布式ＣＦＡＲ检测的性能,提出一类新的基于局部观测信噪比的分布式ＣＦＡＲ检测方案（称为Ｒ类方案）。其特点是以ＣＦＡＲ算法做局部处理以形成局部观测的信噪比估值,然后将其传送给数据融合中心。相对于Ｓ＋ＯＳ,Ｒ类方案不仅使局部处理器和数据融合中心间的通信量减少了一半,而且对局部观测的要求也比Ｓ＋ＯＳ宽松。在三种典型背景环境中和两个局部处理器的条件下,分析了其中一种方案：ＯＳ－Ｒ－ＣＡ,推导出了它的检测和虚警性能的闭形解,并将其与ＣＯＳ,Ｓ＋ＯＳ等分布式ＣＦＡＲ检测进行了性能比较。结果表明,ＯＳ－Ｒ－ＣＡ的检测性能和虚警控制能力保持在了与Ｓ＋ＯＳ接近的水平。     

双门限协作能量检测性能分析

传统的单门限能量检测,如果有突发噪声或者其它因素,产生误检的概率会比较大。使用基于OR准则的双门限协作能量检测算法,检测时对每个用户设定两个判决门限,利用多个用户检测结果进行OR准则协作判决,提升检测性能。数值仿真结果表明,这一方法能够提高频谱检测概率、抑制漏检率。当信噪比较低、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％。实际应用中,低信噪比的恶劣环境居多,因此双门限检测具有不可比拟的优势,应用空间非常广阔。     

与初始噪声分布无关的恒虚警处理器

为提高单元平均类恒虚警 (CA- CFAR)检测的性能 ,提出一种新的与噪声初始分布无关的恒虚警处理方法 ,即 Gauss双参数恒虚警检测 (GB- CFAR)方法。其特点是根据独立同分布噪声的非相参积累结果近似 Gauss分布的特性 ,用不同的参考单元估计积累后噪声的均值和标准差 ,然后将待检测单元减去均值估计值 ,再与标准差估计值和固定门限的乘积相比较 ,从而实现恒虚警检测。结果表明 ,由于剔除积累后的噪声均值等价于剔除了部分噪声能量 ,因此提高了信噪比 ,使得检测性能明显优于传统的 CA - CFAR检测器     

基于时频和形态学滤波的长时间能量积累检测

为了检测强噪声背景下长积累时间、低信噪比、信号波形未知的机动目标，提出了一种时频分析和形态学滤波检测的方法．利用时频分布聚集信号能量在其瞬时频率曲线附近，而散布白噪声能量在整个时频平面上的特点，应用时频分布、阈值处理和数学形态学滤波估计高能量时频支撑区域，并累积这些区域的时频能量以构造检验统计量进行统计判决．该方法不需要先验波形信息，检测积累时间不受处理方法的限制，可在更长观测时间内检测噪声环境中的微弱机动目标．仿真实验表明，在信噪比为-9dB、虚警概率为10^-5时，检测概率可达99％．     

起伏背景噪声下地震波传感器阵列目标检测算法研究

针对起伏背景噪声下传统地震波传感器阵列检测算法虚警概率高、检测概率低的问题,提出一种基于信号相关性的阵列目标检测算法.利用传感器阵列在一个检测周期内接收到的数据建立信号检测矩阵,由检测矩阵列向量之间的相关性标记信号中目标成分的大小,进而引入相关性参数并构建检测统计量,利用信号相关消除时变的环境噪声干扰,有效克服起伏噪声对目标检测结果的影响.推导算法虚警概率与检测门限之间的定量关系,得到一定虚警率下的检测概率.基于计算机仿真和舰船目标实测试验对比本文提出算法与现有方法,结果表明本文算法可以在起伏背景噪声下有效检测出目标,且检测性能优于现有检测算法.     

基于矩阵特征值的主用户信号全盲检测算法

在多天线主用户信号检测过程中,在信道空闲和信道被占用2种情况下接收信号取样协方差矩阵的最大和最小特征值存在明显差异.根据这一观察,提出了一种新的基于取样协方差矩阵最大和最小特征值的盲检测算法.该算法以取样协方差矩阵最大与最小特征值的差与和的比值作为感知判决量,再通过引入大维随机矩阵中关于取样协方差矩阵最大和最小特征值分布的最新成果,设计出一种有效的判决门限计算方法.相对于经典的特征值检测算法,蒙特卡罗仿真实验比对结果表明,新算法具有感知判决门限计算准确的优点,能有效地提高检测性能和判决结果的可靠性.