冰下脉冲噪声特性及信号检测性能分析

针对冰下噪声的显著脉冲特征及其对冰下的探测声呐的干扰的问题,本文采用第8次北极科考声学实验和松花江实验获得的冰下噪声数据,研究其统计特性及对匹配滤波器检测性能的影响。分析了冰下噪声数据的统计特性,采用Alpha稳定分布作为统计模型,通过分数低阶矩法估计噪声数据获得的Alpha稳定分布参数并对噪声数据进行拟合并同高斯分布拟合情况进行对比,采用蒙特卡罗(Monte-Carlo)方法,利用实际冰下噪声数据及仿真数据分析匹配滤波检测性能,结果表明:冰下噪声具有非高斯性,拖尾较重;相比高斯分布,Alpha稳定分布更符合实际冰下噪声统计特性;相同信噪比下,宽带脉冲信号抑制冰下脉冲噪声性能优于窄带脉冲信号,并且不同特征指数α对检测性能有一定的影响。本文的研究结果可为在冰下工作的主动声呐设计及性能预报提供一定的理论依据。

Alpha稳定分布参数评估及应用研究

随着信号处理技术的发展,非高斯信号处理是近年来发展起来的一个信号处理的新领域.针对现实生活中所遇到的大量非高斯信号或噪声具有显著的尖峰脉冲特性,而这种脉冲特性使得这类非高斯过程的统计特性显著偏离高斯分布的实际问题.重点研究了基于广义中心极限定理的Alpha稳定分布,它能够很好地描述信号统计分布的非高斯性和重拖尾性.本文首先讨论Alpha稳定分布的定义和基本理论,然后求解出该分布的概率密度函数,以便于样本分位数法和基于分数低阶矩法的实现.最终,把研究结果应用于上证指数和道琼斯工业指数,求解出其服从的分布模型.