在量化阵列框架下的对称Alpha稳定信号检测的预处理方法

• 作者: 张国勇 王军 许凯嘉 陆炫宇
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 随机共振 量化阵列 非高斯 预处理 凸优化 α稳定分布 软限幅检测器
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 1425-1431
• 页数: 7页
• 分类号: TN911
• 字数: 4241字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.08.018

摘要

本文主要研究了淹没在对称α稳态噪声下的信号相关检测的最优和次优的预测处理方法.使用量化阵列模型的等价处理函数和对相关运算的高斯近似,通过最大化相关器的输出信噪比,建立了约束泛函优化问题.由于量化阵列的泛函优化问题很难得到解析解,本文将预处理函数离散化,并证明离散后的优化问题是凸二次规划问题,从而可通过凸优化的方法求解.本文提出了一种基于排序方法的自适应门限的软限幅检测器,相比现有的检测器,仅仅需要估计噪声参数α.仿真结果表明,提出的量化阵列系统等价的预处理函数逼近最大似然检测器,提出的软限幅检测器达到了近似最优的性能,有利于实时处理α稳态信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王军	电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室	115	936	14.0	26.0
2	陆炫宇		4	5	2.0	2.0
3	许凯嘉	电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室	1	0	0.0	0.0
4	张国勇	电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室	1	0	0.0	0.0