一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106772268A(43)申请公布日2017.05.31(21)申请号201611230261.8(22)申请日2016.12.27(71)申请人哈尔滨工业大学地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号(72)发明人王勇冯帅谢俊好李绍滨李高鹏张庆祥(74)专利代理机构哈尔滨市松花江专利商标事务所23109代理人杨立超(51)Int.Cl.G01S7/292(2006.01)G01S7/35(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图5页(54)发明名称一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法(57)摘要一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法，本发明涉及高斯白噪声下的弱信号盲检测方法。本发明的目的是为了解决现有能量检测法受信噪比影响较大，在低信噪比下检测性能极低以及传统雷达检测方法发现概率较低的问题。一、对信号时域数据进行采样得到采样点，对采样点进行滑窗处理，得到X组数据；二、对每组数据进行2n点DFT，对结果取模平方，得到检波结果，对检波结果进行M次累加；将使漏警率和虚警率均小于0.1％时的累加结果作为噪声迭代估计的输入；三、得到杂波及噪声的统计特性，并根据统计特性及修正后的门限公式得出检测门限，对累加结果进行判断，当大于等于S时，判定为信号；当小于S时，判定为噪声。本发明用于信号检测领域。CN106772268ACN106772268A权利要求书1/2页1.一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法，其特征在于：一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法具体过程为：步骤一、对信号时域数据进行采样得到采样点，对采样点进行滑窗处理，得到X组数据，X取值为正整数，窗长取2n，n取值为正整数；步骤二、对每组数据进行2n点DFT，得到离散傅里叶变换结果，对离散傅里叶变换结果取模平方，得到检波结果，对检波结果进行M次累加；将使漏警率和虚警率均小于0.1％时的累加结果作为噪声迭代估计的输入；DFT为离散傅里叶变换；步骤三、对步骤二中的累加结果进行噪声迭代估计，得到虚拟杂波通道频域数据，根据虚拟杂波通道频域数据得到杂波及噪声的统计特性，并根据统计特性及修正后的门限公式得出检测门限，对步骤二中的累加结果进行判断，当累加结果的峰值大于等于S时，判定为信号；当累加结果的峰值小于S时，判定为噪声。2.根据权利要求1所述一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法，其特征在于：所述步骤二中对每组数据进行2n点DFT，得到离散傅里叶变换结果，对离散傅里叶变换结果取模平方，得到检波结果，对检波结果进行M次累加；将使漏警率和虚警率均小于0.1％时的累加结果作为噪声迭代估计的输入；具体过程为：1)由求解出完整保留噪声分布的初始门限因子；n式中，gT0为初始门限因子；Pfa为虚警率；N为2；2)由VT0＝gT0δ+μ求解出初始检测门限，并将频域分布中超过初始检测门限的点剔除，得到一组新的频域数据，以此代替原有的频域数据；式中，VT0为初始检测门限；δ为原有的频域数据标准差；μ为原有的频域数据均值；3)设如果α<ε1且β＜ε2，说明信号峰值点已经剔除完毕，并输出虚拟杂波通道频域数据；否则返回步骤2；式中，1≤i≤N，μi和代表第i次剔除信号峰值点后统计的均值和方差，ε1和ε2为预先设定的误差值。3.根据权利要求2所述一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法，其特征在于：所述1≤i≤10。4.根据权利要求3所述一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法，其特征在于：所述步骤二中对每组数据进行2n点DFT，得到离散傅里叶变换结果，对离散傅里叶变换结果取模平方具体过程为；Z(k)＝|X(k)|2x(n)为输入信号时域数据采样值，j为复数，X(k)是时域采样值经过离散傅里叶变换后的输出结果，Z(k)是平方率检波的输出结果。5.根据权利要求4所述一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法，其特征在于：所述步骤2CN106772268A权利要求书2/2页二中对检波结果进行M次累加，具体过程为；Zsum为非相干积累的输出结果，同时也是噪声迭代估计的输入；M取值为正整数。6.根据权利要求5所述一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法，其特征在于：所述步骤三中根据虚拟杂波通道频域数据得到杂波及噪声的统计特性，并根据统计特性及修正后的门限公式得出检测门限，对步骤二中的累加结果进行判断，当累加结果的峰值大于等于S时，判定为信号；当累加结果的峰值小于S时，判定为噪声；具体过程为：修正后的门限公式为：S＝μ+Tδ式中，K为经验修正值；T为门限因子，S为检测门限，取值大于0；K的取值为使漏警率和虚警率均小于0.1％。3CN106772268A说明书1/7页一种高斯白噪声下的弱信号盲检测方法技术领域[0001]本发明涉及高斯白噪声下的弱信号盲检测方法。背景技术[0