针对线性调频(LFM,Linear Frequency Modulation)信号盲处理结果的可靠性评估问题,提出了一种基于循环频率特征分析的处理算法.首先对观测信号进行调制方式识别及参数估计,并据此建立参考信号,后将观测信号与参考信号作相关运算.通过检...针对线性调频(LFM,Linear Frequency Modulation)信号盲处理结果的可靠性评估问题,提出了一种基于循环频率特征分析的处理算法.首先对观测信号进行调制方式识别及参数估计,并据此建立参考信号,后将观测信号与参考信号作相关运算.通过检测相关序列在零频率附近是否存在循环频率,实现对LFM信号盲处理结果的可靠性检验.文中对所提出检验算法的错误概率进行了理论推导,并以常用的离散多项式变换(DPT,Discrete Polynomial Transform)法为例进行了实证分析.仿真结果表明,相对于已有时域方法而言,本文算法无需估计信噪比,且在低信噪比条件下具有更好的统计性能.展开更多
本文研究了线性调频(LFM,Linear Frequency Modulation)信号盲处理结果的可靠性检验问题,提出了一种基于纽曼皮尔逊(NP,Neyman-Pearson)准则的检验算法.先根据调制识别结果对应的信号模型构造参考信号,通过分析不同假设下参考信号与观...本文研究了线性调频(LFM,Linear Frequency Modulation)信号盲处理结果的可靠性检验问题,提出了一种基于纽曼皮尔逊(NP,Neyman-Pearson)准则的检验算法.先根据调制识别结果对应的信号模型构造参考信号,通过分析不同假设下参考信号与观测信号相关累加值概率分布参数的差异,利用NP准则构建检验统计量并确定相应的门限,对LFM信号盲处理结果的可靠性进行检验.计算机仿真结果表明,本算法在较低信噪比条件下,可实现对LFM信号盲处理结果的可靠性检验.展开更多
针对以相关谱最大值作为统计量对线性调频/二相编码(LFM/BPSK,Linear Frequency Modulation/Binary Phase Shift Keying)混合调制信号盲处理结果进行可信性检验时,存在概率密度函数复杂,难以得到似然比检验闭合表达式的问题,提出了一种...针对以相关谱最大值作为统计量对线性调频/二相编码(LFM/BPSK,Linear Frequency Modulation/Binary Phase Shift Keying)混合调制信号盲处理结果进行可信性检验时,存在概率密度函数复杂,难以得到似然比检验闭合表达式的问题,提出了一种基于极值分布理论(EVT,Extreme Value Theory)的简化处理算法.利用相关谱最大值的极限分布替代其精确分布,基于纽曼-皮尔逊(NP,Neyman-Pearson)准则得到简化的似然比检验,给出了相应判决式及其判决门限的解析表达式.文中给出了不同假设下相关谱最大值的极限分布形式.计算机仿真结果表明:本算法与已有的恒虚警方法相当,但优于基于分组极值模型及超阈值模型的两种分布拟合检验法,且具有较低的计算复杂度.展开更多
针对正弦波信号频率估计结果的可靠性评估问题,提出了一种基于局部最大势(LMP,locally most powerful)检验的处理方法。先建立正弦波频率估计可靠性分析的假设检验模型,然后根据某一次特定频率估计值构造参考信号,并将其与观测信号做相...针对正弦波信号频率估计结果的可靠性评估问题,提出了一种基于局部最大势(LMP,locally most powerful)检验的处理方法。先建立正弦波频率估计可靠性分析的假设检验模型,然后根据某一次特定频率估计值构造参考信号,并将其与观测信号做相关累加。通过分析不同假设下相关累加值概率分布的参数差异,利用LMP构造统计量,并给出了相应的判决门限,以实现可靠性判决。推导了LMP统计量的概率分布特性及其理论检测性能。仿真结果表明,本算法可在较低信噪比条件下实现对单次正弦波频率估计结果的可靠性判决。展开更多
文摘针对线性调频(LFM,Linear Frequency Modulation)信号盲处理结果的可靠性评估问题,提出了一种基于循环频率特征分析的处理算法.首先对观测信号进行调制方式识别及参数估计,并据此建立参考信号,后将观测信号与参考信号作相关运算.通过检测相关序列在零频率附近是否存在循环频率,实现对LFM信号盲处理结果的可靠性检验.文中对所提出检验算法的错误概率进行了理论推导,并以常用的离散多项式变换(DPT,Discrete Polynomial Transform)法为例进行了实证分析.仿真结果表明,相对于已有时域方法而言,本文算法无需估计信噪比,且在低信噪比条件下具有更好的统计性能.
文摘本文研究了线性调频(LFM,Linear Frequency Modulation)信号盲处理结果的可靠性检验问题,提出了一种基于纽曼皮尔逊(NP,Neyman-Pearson)准则的检验算法.先根据调制识别结果对应的信号模型构造参考信号,通过分析不同假设下参考信号与观测信号相关累加值概率分布参数的差异,利用NP准则构建检验统计量并确定相应的门限,对LFM信号盲处理结果的可靠性进行检验.计算机仿真结果表明,本算法在较低信噪比条件下,可实现对LFM信号盲处理结果的可靠性检验.
文摘针对以相关谱最大值作为统计量对线性调频/二相编码(LFM/BPSK,Linear Frequency Modulation/Binary Phase Shift Keying)混合调制信号盲处理结果进行可信性检验时,存在概率密度函数复杂,难以得到似然比检验闭合表达式的问题,提出了一种基于极值分布理论(EVT,Extreme Value Theory)的简化处理算法.利用相关谱最大值的极限分布替代其精确分布,基于纽曼-皮尔逊(NP,Neyman-Pearson)准则得到简化的似然比检验,给出了相应判决式及其判决门限的解析表达式.文中给出了不同假设下相关谱最大值的极限分布形式.计算机仿真结果表明:本算法与已有的恒虚警方法相当,但优于基于分组极值模型及超阈值模型的两种分布拟合检验法,且具有较低的计算复杂度.
文摘针对正弦波信号频率估计结果的可靠性评估问题,提出了一种基于局部最大势(LMP,locally most powerful)检验的处理方法。先建立正弦波频率估计可靠性分析的假设检验模型,然后根据某一次特定频率估计值构造参考信号,并将其与观测信号做相关累加。通过分析不同假设下相关累加值概率分布的参数差异,利用LMP构造统计量,并给出了相应的判决门限,以实现可靠性判决。推导了LMP统计量的概率分布特性及其理论检测性能。仿真结果表明,本算法可在较低信噪比条件下实现对单次正弦波频率估计结果的可靠性判决。