信號(hào)統(tǒng)計(jì)分辨界研究.pdf

1、在雷達(dá)、通信和聲吶等領(lǐng)域，接收機(jī)常需要分辨在距離、角度或速度等方面非常接近的多個(gè)目標(biāo)信號(hào)，這類信號(hào)本質(zhì)上對(duì)應(yīng)著在時(shí)延、相位或頻率等信號(hào)參數(shù)上非常接近。信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分辨界(statistical resolution limit, SRL)正是用來描述相鄰目標(biāo)信號(hào)臨界可分辨時(shí)其興趣信號(hào)參數(shù)之間的距離的重要指標(biāo)。研究信號(hào)的SRL具有重要的理論指導(dǎo)意義和實(shí)用價(jià)值。
　　本文首先基于廣義似然比檢驗(yàn)(generalized likelihoo

2、d ratio test, GLRT)和克拉美羅界(Cramer Rao bound, CRB)研究了兩個(gè)相鄰的確定性遠(yuǎn)場(chǎng)信號(hào)的一維SRL和二維SRL以及干擾背景下的一維SRL，然后針對(duì)基于GLRT和CRB的SRL具有計(jì)算復(fù)雜度高和模型限制的缺陷，提出了基于Rao檢驗(yàn)的確定性信號(hào)的一維SRL和二維SRL分析以及干擾背景下確定性信號(hào)的一維SRL分析。本文的主要工作安排如下：
　　1、系統(tǒng)的闡述了信號(hào)SRL的研究背景、研究現(xiàn)狀等。

3、r>　　2、利用GLRT、CRB和Rao檢驗(yàn)分析了噪聲方差已知和噪聲方差未知兩種情形下，確定性信號(hào)的一維統(tǒng)計(jì)角分辨界，并從算法復(fù)雜度、檢測(cè)概率及信噪比三個(gè)角度來比較這三種算法的性能。仿真結(jié)果表明：基于GLRT和Rao檢驗(yàn)的漸近分布的SRL與基于CRB的SRL成正比?；赗ao檢驗(yàn)的SRL的計(jì)算復(fù)雜度低于基于GLRT的SRL的計(jì)算復(fù)雜度，且Rao檢驗(yàn)的檢測(cè)性能優(yōu)于GLRT的檢測(cè)性能。
　　3、分析了干擾背景下基于GLRT、CRB、R

4、ao檢驗(yàn)在噪聲方差已知和噪聲方差未知兩種情形下，確定性信號(hào)的一維SRL。從算法復(fù)雜度、檢測(cè)概率及信噪比三個(gè)角度進(jìn)行性能比較。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于GLRT和Rao檢驗(yàn)的漸近分布的SRL與基于CRB的SRL是一致的。Rao檢驗(yàn)的檢測(cè)性能優(yōu)于GLRT的檢測(cè)性能，且基于Rao檢驗(yàn)的SRL的計(jì)算復(fù)雜度低于基于GLRT的SRL的計(jì)算復(fù)雜度。
　　4、分別利用GLRT、CRB和Rao檢驗(yàn)三種方法，推導(dǎo)和分析MIMO系統(tǒng)中隨機(jī)信號(hào)的二維SRL。