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在量化阵列框架下的对称Alpha稳定信号检测的预处理方法

陆炫宇  许凯嘉  张国勇  王军  
【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。

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