[发明专利]一种基于判决统计量设计的信号检测方法及系统

说明书

本发明涉及声纳信号处理领域，特别涉及一种基于判决统计量设计的信号检测方法及系统，所述方法包括：采用伽马通滤波器组对传感器拾取数据进行分频带处理得到各频带数据；根据信号与背景噪声在强度和稳定性上的差异性，对各频带数据进行方差归一化处理，建立判决统计量；根据判决统计量对各频带数据进行判决处理，实现对信号增强和检测。本发明的方法在无需搜索单个滤波频带的情况下，提高了合成数据信噪比，实现对信号的增强和检测。

技术领域

本发明涉及声纳信号处理领域，特别涉及一种基于判决统计量设计的信号检测方法及系统。

背景技术

信号检测在雷达、声纳和语音等领域中占有重要的地位。因此，如何在复杂背景中准确检测感兴趣的信号一直是声纳、雷达和语音等领域中信号处理所关心的研究内容之一。目前，比较经典和常用的信号检测方法有互相关检测法、平方律检波器法、能量累积检测法等。其中，能量累积检测法由于其复杂度低，被广泛应用。但是该类检测法需要一定的信噪比，在信噪比较低的情况下，对未知信号检测效果较差，需要采取一定的滤波手段对数据进行增强处理，以提高信噪比。

为了对处理数据中期望信号实现增强，提升信号检测效果，研究者提出了一些信号的增强方法，并取得了一定的应用效果，如参数方法、非参数方法以及统计方法。在参数方法中主要代表性方法为：梳状滤波器、维纳滤波和卡尔曼滤波方法等；非参数方法主要代表性方法为：自适应抵消和谱减法等；在统计方法中主要代表性方法为：映射方法，参数估计和隐马尔科夫模型等。但这些方法在实际应用中还存在一些问题，如参数方法对所使用的模型依赖性强，需要提取模型参数；非参数方法不需要从传感器拾取数据中估计模型参数，由于没有利用潜在的统计信息，不适合处理含非平稳背景噪声数据；统计方法充分利用了统计特点，以概率计算方法实现对信号的增强，但需要依赖一定准则实现对最优结构的选择。

综上，如何应对低信噪比情况下、对信号进行检测仍然是富有挑战性的难题。

发明内容

本发明的目的在于解决上述问题，提出一种基于判决统计量设计的信号检测方法及系统。

为了实现上述目的，本发明提出了一种基于判决统计量设计的信号检测方法，所述方法包括：

采用伽马通滤波器组对传感器拾取数据进行分频带处理得到各频带数据；

根据信号与背景噪声在强度和稳定性上的差异性，对各频带数据进行方差归一化处理，建立判决统计量；

根据判决统计量对各频带数据进行判决处理，实现对信号的增强和检测。

作为上述方法的一种改进，所述方法具体包括：

步骤1)采用伽马通滤波器组对传感器拾取数据x(n)进行处理，得到I组频带数据，第i组频带数据y_i(n)为：

y_i(n)＝x(n)*g_i(n)

其中，n为采样点，n＝1,2,…,N，N为一次处理采样长度，g_i(n)为第i个伽马通滤波器传递函数，i＝1,2,…,I，*为卷积运算符；

g_i(n)为：

其中，A为伽马通滤波器组增益，L为伽马通滤波器组的阶数，L＝4，f_i为第i个伽马通滤波器的中心频率，为第i个伽马通滤波器的初始相位，令μ(m)为阶跃函数，满足下式：

其中，m表示时域信号；则μ(n)＝1；

b_i为第i个伽马通滤波器的衰减因子，满足下式：

b_i＝1.019ERB(f_i),i＝1,2,…,I