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第二章所有假设均为高斯白噪声背景
3.0 引 言
第三章 非高斯白噪声中的信号检测 第一章:建立了噪声中信号检测的理论基础
检测:利用概率和统计工具,在某一个最佳准
习题:3-1,3-3,3-5 则下,设计检测器的数学模型,即设计最佳接
收机。
第二章:高斯白噪声背景的信号检测
基 ⎧⎪ ⎧⎪ 确 知 信 号 第二章:所有假设均为高斯白噪声背景
于 ⎪⎪ ⎪ ⎧⎪随 相 信 号 即:n(t) →高斯白噪声:
信 ⎪⎪ ⎪随 幅 信 号
号 ⎪信 号 ⎨随 机 参 量 信 号 ⎨ H :x (t ) s (t ) =+n(t )
与 ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎪随 频 信 号 ⎨⎧ 0: 0
⎩随 机 TOA H x (t ) s (t ) =+n(t )
噪 ⎨⎪ ⎪ ⎩ 1 1
声 ⎪ ⎪⎩ 随 机 信 号 N 0 N 0
R ( ) ( ) S ( )
分 ⎪ ⎧ ⎧白 噪 声 n τ 2 δτ n ω 2
类 ⎪ ⎪ 高 斯 噪 声 ⎨
的 ⎪ ⎪ ⎩色 噪 声
检 ⎪⎪加 性 噪 声 ⎨⎪非 高 斯 噪 声 ⎨⎧白 噪 声 其中:幅度分布为高斯 ⇒pdf 确知
测 ⎪⎩ ⎪⎩ ⎩色 噪 声
实际情况:带限白噪声:R (τ)为辛格函数
n 检测的步骤:
R (τ) S (ω)
n n
N
π π 2π 20 检测 ⇔ 求似然比Λ(x)
−
ω0 ω0 ω0 τ
ω →进一步化简似然比,确定门限。
−ω0 ω0
π
以Δt =为间隔采样,x ,x , ,x 不相关⇒ 独立,
1 2 n
ω
0
p (x|H )=p (x |H ) p (x |H ) 求 似 然 比 ⇔ p (X | H
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