基于噪聲增強(qiáng)的信號檢測算法研究.pdf

1、小到一個(gè)原子大到全宇宙，噪聲無處不在，理解和掌握噪聲的分布和性能是現(xiàn)代科學(xué)中的一個(gè)非常重要的研究問題之一。一般而言，噪聲常常與有用信號共存，系統(tǒng)中噪聲越多會導(dǎo)致信道容量越小，使得檢測性能變得更加糟糕。然而，隨著隨機(jī)共振理論的發(fā)展，噪聲在信號檢測中的積極作用也逐漸被人們所認(rèn)可，通常被稱為噪聲增強(qiáng)。本文針對固定檢測器，以二元假設(shè)檢驗(yàn)問題為例，首先介紹了奈曼-皮爾遜準(zhǔn)則框架下的噪聲增強(qiáng)信號檢測問題；其次，研究了使檢測概率和虛警概率同時(shí)得到改善

2、的噪聲增強(qiáng)問題；最后，針對線性二階檢測器，研究了噪聲增強(qiáng)輸出信噪比的同時(shí)改善檢測性能的問題。本文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)和工作如下：
　　在目前僅以提高檢測概率為目的的噪聲增強(qiáng)方法中給出了更具有實(shí)際意義的新模型，即可同時(shí)使得虛警概率降低和檢測概率提高的加性噪聲增強(qiáng)檢測性能的模型；并可根據(jù)實(shí)際需要調(diào)整該模型中的一個(gè)可變參數(shù)，即可實(shí)現(xiàn)不同改善程度的檢測概率與虛警概率；
　　為實(shí)現(xiàn)新模型下最優(yōu)噪聲的求解，詳細(xì)分析了在保證檢測概率一定時(shí)，使得虛警

3、概率最小的噪聲增強(qiáng)問題，在本文中視為情況①，以及在虛警概率一定時(shí)，使得檢測概率最大的噪聲增強(qiáng)問題視為情況②。分別給出了情況①與情況②所對應(yīng)最優(yōu)噪聲的求解方法，并利用新模型所對應(yīng)噪聲為情況①與情況②對應(yīng)噪聲的概率密度函數(shù)凸組合的特性，給出了新模型下以總體性能改善度為目標(biāo)的加性噪聲的求解方法；
　　給出了能夠通過加入噪聲實(shí)現(xiàn)情況①，情況②和新模型中檢測性能改善時(shí)，所需滿足的充分條件。并根據(jù)貝葉斯代價(jià)的推導(dǎo)，得出新模型下對應(yīng)的噪聲即是滿