文档介绍：摘要信号检测方法是信号处理的一个重要研究方向,以前的信号检测方法多是基于高斯噪声的讨论,对非高斯噪声中的信号检测研究较少。但是在雷达,通讯等领域的实际问题中,高斯噪声的假设往往难以满足实际情况。以雷达系统为例,由于大气和人工产生的各种随机性的脉冲噪声对信道的干扰,总的噪声过程将会偏离高斯分布,而呈现出拖尾分布的特性。这时,基于高斯分布假设的经典最优监测器的性能将严重恶化【”】。小波变换通过伸缩和平移等运算功能,对函数或信号进行多尺度细化分析,具有良好的局部化分析特性和多分辨分析特性,非常适合信号处理,成为一门兴起的信号处理技术。本文将小波包变换用于非高斯噪声统计特性的研究,提出一种新的非高斯分布噪声下的信号检测算法。第一章首先介绍了信号检测概况和发展以及作者的主要工作。第二章介绍了信号检测基本理论,其中包括二元和多元假设检测,统计信号检测系统的设计思想,二元假设检测判决准则等。讲述了信号的统计检测理论是以假设检测为工具,充分利用信号和噪声的统计特性,依据不同的判决准则来设计最佳接收机的理论。第三章介绍了小波基本理论,阐述了正交小波包的根本思想,它直接来源于多分辨分析和正交小波的构造。正交小波包除了本身具有的各种性质和应用之外,它成功地解决了小波变换固有地“高频低分辨”这一时一频分析上的缺陷。这也是本文用到的最基本的思想。第四章主要是对经典信号检测方法在各种噪声背景下的研究。首先介绍了经典信号检测系统模型。然后对含噪声信号通过经典信号检测模型的仿真,紧接着根据仿真数据和图形对经典信号检测系统的检测性能进行了分析,最后给出结论。第五章将小波包变换应用于信号检测中。首先阐述了非高斯噪声中检测信号用小波包变换方法的理论依据;然后通过仿真,证明电子科技大学硕士论文
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关键词:非高斯,信号检测,多分辨分析,小波变换,小波包了非高斯噪声通过小波包变换,在小波包子空间内将呈现咝禄的效果,以及影响其效果的因素:接着给出了经过小波包变换信号检测系统模型;最后进行仿真给出了小波包变换对含有非高斯噪声信号的信号检测性能的分析及其相应结论。电子科技大学硕士论文
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签名:幢导师签名:日期:溺暾荚拢贓关于论文使用授权的说明独创性声明取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工谢意。本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑期:日/矽日
第一章言引信号检测概况及发展信号检测理论经过多年的发展,己经取得了长足的进步。但是由于信号检测中噪声和杂波的存在就会使检测系统的性能下降。以收机本身所产生的噪声以及经地面或海面反射后的杂波和自然界的各种干扰信号。如何处理接收样本中这些干扰成分,将目标信号提取出来成为信号检测中的一个关键问题。有关目标起伏以及背景噪声和杂波的统计模型,.、甋炎髁颂致踇。在信号检测理论中,建立在噪声统计特性为完全已知基础上的经典参量最优检测器有着较高的检测效率,但若噪声统计特性偏离了假设的情况,即使偏离很微小,其性能也将迅速恶化。而在雷达、声纳、通讯等领域的实际问题中,背景噪声的统计特性往往只是部分已知,这就使得经典最优检测理论的应用受到了很大的限制。年代提出的非参量检测法就是在这种背景下发展起来的。它不要求精确知道噪声的统计特性,而只要求做出诸如分布函数连续,密度函数对称等一般性假设,因而得到广泛研究。但是由于没有充分利用噪声分布的统计知识,它的性能要比针对某一固定噪声而设世纪年代提出的检测法【】可在一定程度上兼有参量法的准确性和非参量法的随机性两个优点,得到了广泛的重视和研究。但是,检测理论所依据的污染型噪声模型对于噪声的分布有一定的要求主要有怕拭芏群猿疲噪声观测样本独立同分布;肷P椭械母怕拭芏群臀廴径纫阎#这些条件的存在大大限制了检测器的应用。从国内外的研究情况看谙,跸拗铺跫希讶〉昧艘欢ǖ慕展,而为克服第阆拗平械难芯咳晕醇黄啤近年来的研究主要集中在基于高阶统计量的方法,这种方法由于利用了噪声高阶统计量的信息