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
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.