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针对有色混响噪声背景下线性调频(LFM)信号的检测,提出了基于自适应预白化处理的广义似然比检测GLRT(generalized likelihood ratio test)改进算法。改进算法根据前一段的混响噪声数据估计AR模型参数,利用估计参数构成的白化器对当前段混响噪声数据进行滤波,并对滤波后数据进行单变量的GLRT检测。与双变量的GLRT算法相比,改进算法有效降低了运算量。最后通过蒙特卡罗仿真给出了改进算法的检测性能分析。 相似文献
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有色混响噪声背景以及水下动目标径向速度造成的回波和样本失配导致匹配滤波器对于线性调频LFM(linear frequency modulation)回波检测性能下降。基于自适应预白化处理的广义似然比GLRT(generalized likelihood ratio test)方法利用混响噪声背景的自回归AR(autoregressive)模型构建白化滤波器来抑制混响噪声,但回波和混响噪声的混叠会造成AR模型偏差。结合匹配滤波的回波定位特性和基于自适应预白化处理GLRT方法的混响噪声背景抑制特性,提出结合这两种方法的联合检测算法。仿真和实验数据测试表明联合检测算法对于水下动目标LFM回波检测性能优于单纯的零速样本匹配滤波和GLRT方法。 相似文献
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