劉 進(jìn)

(中國電子科技集團(tuán)公司第20研究所，西安 710068)

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非高斯噪聲下的信號檢測算法與性能分析

劉 進(jìn)

(中國電子科技集團(tuán)公司第20研究所，西安 710068)

為改善非高斯背景噪聲下的信號檢測性能，提出了采用非線性閾值系統(tǒng)的信號檢測算法。該算法首先利用閾值系統(tǒng)對接收信號進(jìn)行預(yù)處理，其次采用最小平均錯誤概率準(zhǔn)則對預(yù)處理后的信號進(jìn)行檢測，最后推導(dǎo)了所提檢測算法的誤碼率解析表達(dá)式并給出仿真驗證。理論分析和仿真結(jié)果表明：在高斯背景噪聲下，線性最佳檢測算法的檢測性能優(yōu)于所提檢測算法；在非高斯背景噪聲下，所提檢測算法的檢測性能較線性最佳檢測算法有顯著提升。

信號檢測；非高斯背景噪聲；非線性閾值系統(tǒng)；線性最佳檢測算法

0 引 言

在無線通信系統(tǒng)中，噪聲作為危害信息可靠傳輸?shù)囊蛩貢π盘柕慕邮债a(chǎn)生嚴(yán)重影響[1]。信號波形檢測的任務(wù)就是根據(jù)檢測性能需求，設(shè)計與環(huán)境相匹配的檢測系統(tǒng)，從被噪聲污染的接收信號中有效地提取有用信號[2]。信號檢測系統(tǒng)通常是在一定的假設(shè)條件下，滿足某種“最佳”準(zhǔn)則的“最佳”檢測系統(tǒng)。其中，最小平均錯誤概率準(zhǔn)則是最經(jīng)常采用的“最佳”準(zhǔn)則[2]?，F(xiàn)有的信號檢測算法中,信道噪聲通常都假設(shè)為高斯噪聲[3]，此時采用線性檢測算法可以得到閉式解。在非高斯背景噪聲下，通常需要采用非線性的信號檢測算法，導(dǎo)致檢測算法的理論分析非常復(fù)雜。

盡管如此，實際應(yīng)用場景中的噪聲如大氣噪聲[4]、水下噪聲[5]、圖像噪聲[6-7]等通常具有非穩(wěn)態(tài)的特性，屬于非高斯噪聲的范疇。這類噪聲不再服從高斯分布，其共同特點是具有突發(fā)性和沖擊性，需要用具有更長概率密度函數(shù)拖尾的分布來描述。作為一種典型的非高斯噪聲，廣義高斯噪聲已經(jīng)普遍應(yīng)用于實際場景中的非高斯噪聲建模[8]。目前，廣義高斯噪聲下的信號檢測成為國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注和研究的熱點[9-10]。

在高斯信道噪聲條件下，采用最小平均錯誤概率準(zhǔn)則的線性檢測算法性能最優(yōu)且理論分析簡單。在廣義高斯噪聲條件下，線性最佳檢測算法的性能不再是最優(yōu)的，這就為改善信號的檢測性能提供了可能；同時，廣義高斯噪聲相關(guān)時間的有色性和概率密度的非高斯性使得信號檢測理論分析變得困難。本文針對廣義高斯背景噪聲下的信號檢測問題，提出采用非線性閾值系統(tǒng)的信號波形檢測算法，算法理論分析簡單且檢測性能優(yōu)于線性最佳檢測算法。

1 線性最佳檢測算法

假設(shè)傳輸?shù)男盘枮槎M(jìn)制數(shù)字基帶信號，在H0假設(shè)下，發(fā)送信息 “0”時信號波形為s0(t)；在H1假設(shè)下，發(fā)送信息“1”時信號波形為s1(t)。存在噪聲干擾時接收信號是噪聲和發(fā)送信號的混合波形，可以表示為：

(1)

當(dāng)發(fā)送信號波形為s0(t)和s1(t)時，接收信號r(t)的k維概率密度函數(shù)表示為[2]：

(2)

(3)

當(dāng)發(fā)送信號s0(t)和s1(t)先驗等概率(P0=P1)時，將式(2)代入式(3)并化簡后得到：

(4)

(5)

由信號檢測的基本理論可知，在高斯背景噪聲的條件下，采用最小平均錯誤概率準(zhǔn)則的線性最佳檢測算法的誤碼率是理論上可能達(dá)到的最小值，其誤碼率表示為[2]：

(6)

2 采用非線性閾值系統(tǒng)(NTS)的信號檢測算法

2.1 檢測算法模型

為改善非高斯背景噪聲下的信號檢測性能，引入非線性閾值系統(tǒng)(NTS)，構(gòu)建了采用NTS的非線性檢測系統(tǒng)，模型如圖1所示。原理是首先對接收信號進(jìn)行采樣，其次利用NTS對離散采樣信號進(jìn)行非線性閾值預(yù)處理，最后采用最小平均錯誤概率準(zhǔn)則對預(yù)處理后的信號進(jìn)行檢測。

圖1 采用NTS的檢測算法模型

假設(shè)傳輸?shù)亩M(jìn)制離散信號為s0(k)=0和s1(k)=1，1≤k≤N，N為每個碼元持續(xù)時間內(nèi)的采樣點數(shù)。則接收信號可以表示為：

(7)

(8)

式(8)的噪聲概率密度函數(shù)能夠表示多種常用的噪聲。當(dāng)p=1時，噪聲為拉普拉斯噪聲；當(dāng)p=2時為高斯噪聲；當(dāng)p→∞時為均勻分布的噪聲。廣義高斯噪聲分布(p<2)的概率密度函數(shù)拖尾的下降率低于高斯型噪聲分布，具有一定的突發(fā)性和沖擊性，更適合于描述實際應(yīng)用場景中非穩(wěn)態(tài)的噪聲分布。

2.2 檢測算法誤碼率性能分析

在圖1所示的基于NTS的檢測算法中，當(dāng)接收信號采樣值大于閾值θ時，系統(tǒng)輸出為b，反之系統(tǒng)輸出為a。為方便分析，假設(shè)閾值節(jié)點為符號函數(shù)，即a=-1,b=1，此時NTS的輸出信號表示為：

(9)

θ)-P(s+ξ<θ)=1-2Fξ(θ-s)

(10)

同時可以計算得到：

(11)

由式(10)和(11)可以計算出NTS輸出信號x的方差為：

(12)

(13)

(14)

對經(jīng)過NTS預(yù)處理后的信號采用最小平均錯誤概率準(zhǔn)則進(jìn)行檢測，其判決式表示為：

(15)

將式(14)代入式(15)并取對數(shù)，在發(fā)送s0和s1先驗等概(P0=P1)的條件下，上式簡化為：

(16)

對式(16)進(jìn)行變換后得到：

(17)

(18)

(19)

(20)

3 仿真結(jié)果及分析

3.1 相關(guān)系數(shù)計算

(21)

式中：i=0或1。

表1 相關(guān)系數(shù)計算值

3.2 檢測性能仿真與分析

圖2給出了高斯背景噪聲(式(8)中p=2)下的檢測性能曲線，噪聲均方值σξ取1～10，采樣點數(shù)N=20，線性最佳檢測算法的性能優(yōu)于本文所提檢測算法的性能，仿真結(jié)果與理論值相吻合。圖3給出了拉普拉斯型背景噪聲(p=1)下的檢測性能曲線，噪聲均方值σξ取值1～10，采樣點數(shù)N=20，所提檢測算法性能優(yōu)于線性最佳檢測算法，仿真結(jié)果與理論值相吻合。由此得到以下結(jié)論：(1)在高斯背景噪聲條件下，線性最佳檢測算法的性能優(yōu)于本文所提算法。(2)在非高斯背景噪聲條件下，線性最優(yōu)檢測算法的前提條件(高斯背景噪聲假設(shè))不再成立，所提檢測算法的性能優(yōu)于線性最佳檢測算法。

圖2 高斯噪聲條件下的檢測性能曲線

圖3 拉普拉斯噪聲條件下的檢測性能曲線

4 結(jié)束語

提出了一種采用非線性閾值系統(tǒng)的信號檢測算法，以改善非高斯背景噪聲下的信號檢測性能。該算法采用簡單的非線性閾值系統(tǒng)對接收信號進(jìn)行處理，克服了傳統(tǒng)非線性檢測算法理論分析和實現(xiàn)復(fù)雜的缺點。在典型的非高斯噪聲(廣義高斯背景噪聲)條件下，理論推導(dǎo)和仿真結(jié)果相吻合，且均表明所提檢測算法性能較線性最佳檢測算法有顯著提升。本文只是非線性閾值信號處理技術(shù)在非高斯背景噪聲下信號檢測的初步探索，進(jìn)一步的深入研究可以考慮將多閾值系統(tǒng)信號技術(shù)處理推廣到多元假設(shè)的信號檢測中。

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Signal Detection Algorithm and Performance Analysis under Non-Gaussian Noise

LIU Jin

(The 20th Research Institute of CSIC,Xi'an 710068，China)

To improve the signal detection performance under non-Gaussian background noise,this paper presents a novel signal detection algorithm based on nonlinear threshold system (NTS).The algorithm firstly uses NTS to preprocess the received signal,then uses the minimum mean error probability rule to detect the preprocessed signals,finally deduces the analytical expression of the bit error ratio (BER) of proposed detection algorithm and gives the simulative validation.Theoretical analysis and simulation results show:under the background of Gaussian noise,the detection performance of the linear optimal detection algorithm is better than that of the proposed detection algorithm;under the background of non-Gaussian noise,the detection performance of proposed algorithm is significantly improved compared with that of linear optimal detection algorithm.

signal detection;non-Gaussian background noise;nonlinear threshold system;linear optimal detection algorithm.

2016-04-05

TN911.7

A

CN32-1413(2016)04-0068-05

10.16426/j.cnki.jcdzdk.2016.04.016