为了从环境中检测出相位量化数字射频存储器(Digital radio frequency memory,DRFM)欺骗干扰的存在,本文设计了一种能够在均匀环境中检测出噪声、干扰或回波信号的自适应检测器。检测过程分为两步:先由基于广义似然比检测(Generalized l...为了从环境中检测出相位量化数字射频存储器(Digital radio frequency memory,DRFM)欺骗干扰的存在,本文设计了一种能够在均匀环境中检测出噪声、干扰或回波信号的自适应检测器。检测过程分为两步:先由基于广义似然比检测(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的自适应匹配滤波(Adaptive matched filter,AMF)检测器完成噪声和"信号"(滤波后的回波信号或干扰)的检测;再从回波信号和干扰导引矢量间的差异性出发重新设计检测器,以甄别回波信号或干扰。最后,通过理论推导和蒙特卡洛试验对检测器的性能进行分析和评估,并与透视检测器进行比较。仿真结果表明,在低相位量化位数和高信噪比的条件下,所设计的检测器能够正确检测出干扰信号的存在。展开更多
对于非均匀杂波环境下信号自适应检测问题,由于待测数据样本的协方差矩阵与训练数据的协方差矩阵不相同,造成检测性能下降,针对此问题本文提出了基于贝叶斯方法的广义似然比检测器(Bayesian generalized likelihood ratio test,B-GLRT)...对于非均匀杂波环境下信号自适应检测问题,由于待测数据样本的协方差矩阵与训练数据的协方差矩阵不相同,造成检测性能下降,针对此问题本文提出了基于贝叶斯方法的广义似然比检测器(Bayesian generalized likelihood ratio test,B-GLRT).通过对非均匀杂波环境下协方差矩阵间的关系进行统计建模,使在B-GLRT的设计过程中能够结合杂波的非均匀性,并且这种非均匀性在统计模型中可以通过标量参数调节.同时通过对协方差矩阵选择合适的先验分布,使B-GLRT能够融合有助于提高检测性能的先验知识.通过仿真实验,验证了B-GLRT的检测性能高于传统的非贝叶斯检测器,并且分析了杂波环境非均匀性和先验信息对自适应检测性能的影响.展开更多
文摘为了从环境中检测出相位量化数字射频存储器(Digital radio frequency memory,DRFM)欺骗干扰的存在,本文设计了一种能够在均匀环境中检测出噪声、干扰或回波信号的自适应检测器。检测过程分为两步:先由基于广义似然比检测(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的自适应匹配滤波(Adaptive matched filter,AMF)检测器完成噪声和"信号"(滤波后的回波信号或干扰)的检测;再从回波信号和干扰导引矢量间的差异性出发重新设计检测器,以甄别回波信号或干扰。最后,通过理论推导和蒙特卡洛试验对检测器的性能进行分析和评估,并与透视检测器进行比较。仿真结果表明,在低相位量化位数和高信噪比的条件下,所设计的检测器能够正确检测出干扰信号的存在。
文摘对于非均匀杂波环境下信号自适应检测问题,由于待测数据样本的协方差矩阵与训练数据的协方差矩阵不相同,造成检测性能下降,针对此问题本文提出了基于贝叶斯方法的广义似然比检测器(Bayesian generalized likelihood ratio test,B-GLRT).通过对非均匀杂波环境下协方差矩阵间的关系进行统计建模,使在B-GLRT的设计过程中能够结合杂波的非均匀性,并且这种非均匀性在统计模型中可以通过标量参数调节.同时通过对协方差矩阵选择合适的先验分布,使B-GLRT能够融合有助于提高检测性能的先验知识.通过仿真实验,验证了B-GLRT的检测性能高于传统的非贝叶斯检测器,并且分析了杂波环境非均匀性和先验信息对自适应检测性能的影响.
