一种改进的有色噪声背景下信号的检测算法  

Signal Detection in Unknown Colored Noise Via AR Modeling

作　　者：李海宁[1] 苏小应 俞卞章[1] 奚玮[1] 

机构地区：[1]西北工业大学电子信息学院,陕西西安710072 [2]总装备部西安军事代表局驻华县地区军事代表室,陕西西安710068

出　　处：《计算机仿真》2009年第1期355-357,361,共4页Computer Simulation

基　　金：西北工业大学种子基金资助项目(Z200737)

摘　　要：摘要:对于自回归型(AR)的广义平稳(WSS)高斯有色噪声,以改进的协方差法得到了该噪声未知参数基于AR模型的估计,该估计优于现在广泛使用的周期图方法。然后利用渐进似然函数,建立了广义似然比(GLRT)检测器,该检测器的性能依赖于噪声的未知参数估计的精度,并且得到了检测概率和虚警概率的渐进表达式。通过对含有WSS高斯有色噪声的信号在不同信噪比下的计算机仿真实验分析,结果验证了提出方法的有效性,而且检测性能明显优于原算法。The problem of detecting a known signal in colored Gaussian noise of unknown covariance is addressed. With the estimation of noise parameter model through the modified covariance method for the autoregressire model （AR）, which has a higher accuracy than the periodogram method, then the generalized likelihood ratio tests （GLRT） are established. Also the asymptotic expression of probability detection and false alarm （PFA） are derived. Simulation results indicate that the data record length necessary for the asymptotic results can be quite small. And the results outperform that of the periodogram method.

关 键 词：广义平稳 广义似然比 周期图 

分 类 号：TN911[电子电信—通信与信息系统]