王平波,,
卫红凯
海军工程大学电子工程学院 武汉 430033
基金项目:国家自然科学基金(51109218)
详细信息
作者简介:代振：男，1991年生，博士生，研究方向为水声信号与信息处理
王平波：男，1976年生，教授，博士生导师，研究方向为水声信号与信息处理
卫红凯：男，1984年生，博士，讲师，研究方向为水声信号与信息处理
通讯作者:王平波 blackberet@163.com
中图分类号:TN911.23计量
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出版历程
收稿日期:2019-01-07
修回日期:2019-05-08
网络出版日期:2019-05-24
刊出日期:2019-12-01
Signal Detection Based on Sigmoid Function in Non-Gaussian Noise
Zhen DAI,Pingbo WANG,,
Hongkai WEI
College of Electronic Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (51109218)
摘要
摘要:针对非高斯背景下的弱信号检测问题，该文提出一种基于Sigmoid函数的信号检测(SFD)方法。首先依据混合高斯模型对非高斯背景建模，在此基础上系统研究了参数k与SFD的检测性能以及检测特性的关系，确定了k的最佳的取值，并指出SFD在检测性能达到最优的同时也具有恒虚警特性。其次通过固定k值得到了一种新的非参量检测方法，较传统的匹配滤波性能有明显提升。最后进行仿真分析验证了SFD的有效性和优越性。
关键词:信号检测/
非高斯噪声/
Sigmoid函数/
恒虚警/
非参量检测
Abstract:To solve the problem of weak signals detection in non-Gaussian background, a method based on Sigmoid function is proposed which is named Sigmoid Function Detector (SFD). Firstly, the non-Gaussian background is modeled as a mixed Gaussian model. Based on this, the relationship between parameter k and SFD's performance and characteristics are systematically analyzed. It is pointed out that SFD will be a constant false alarm detector when its detection performance is optimal. Secondly, a new non-parametric detector is proposed via fixing the parameter k, which has significant improvement over matched filter. Finally, simulation analysis is carried out to verify the effectiveness and superiority of SFD.
Key words:Signal detection/
Non-Gaussian noise/
Sigmoid function/
Constant false alarm/
Non-parametric detection
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