基于噪聲增強的信號檢測算法研究.pdf

1、小到一個原子大到全宇宙，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可，通常被稱為噪聲增強。本文針對固定檢測器，以二元假設(shè)檢驗問題為例，首先介紹了奈曼-皮爾遜準則框架下的噪聲增強信號檢測問題；其次，研究了使檢測概率和虛警概率同時得到改善

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

3、概率最小的噪聲增強問題，在本文中視為情況①，以及在虛警概率一定時，使得檢測概率最大的噪聲增強問題視為情況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的加性噪聲的求解方法；
　　給出了能夠通過加入噪聲實現(xiàn)情況①，情況②和新模型中檢測性能改善時，所需滿足的充分條件。并根據(jù)貝葉斯代價的推導(dǎo)，得出新模型下對應(yīng)的噪聲即是滿