统计检测与估值-检测部分2.ppt

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2025-04-03 发布于广西
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统计检测与估值-检测部分2.ppt

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统计检测与估值检测局部2

MultipleMeasurements

屡次测量

屡次测量——不相关采样情况

屡次测量——采样间有相关情况

观测矢量的自协方差矩阵

联合概率密度函数

检测统计量

门限

特殊情况

屡次观测的作用

误码率的仿真用Matlab的Qfunct()作Pe图用MonteCarlo仿真Pe必须有判决模型，适用于性能分析较难获得时。每个SNR仿K次，K的次数一般在104~105，见参考[3],P.490.Pe=Err/K

误码率的仿真

一般情况

复合假设检验

θ为随机量

θ为非随机量

例1

MultipleHypothesesTesting多电平调制问题QAM、PAM、PSKM元择一问题很少用N-P准那么，常用MEP准那么，或者Bayes准那么

多元假设检验

例1

作业参考[2]3.7,3.10,3.14,3.15,3.20.

SequentialHypothesisTesting序贯假设检测〔亦称：Wald’sTest〕：观察次数N可变的假设检测。其目的是在保证可靠检测条件下，使观察次数N最小。可用于二元，多元，复合假设检验应用于雷达系统，通信中很少用

序贯似然比检验SPRT

SPRT

例1

本章总结检测过程包括：计算Λ(Z)、门限η、判决量。门限依赖于具体的准那么，如MAP、MEP、Bayes、N-P、Min-Max等。计算检测的性能，如PD、PF、PM、Pe，必须计算判决量的统计特征。多元检测时，注意Pe的计算。复合假设检验与UMPTSPRT这里的被测信号的pdf是的，未知时要用非参数法，见参考书。