匹配滤波

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匹配滤波——精选推荐

匹配滤波——精选推荐

1.5.2. 匹配滤波器最佳接收机还可以有另外的一种结构,即匹配滤波器。

为了说明匹配滤波器的基本原理,我们从这样一个直观的分析入手。

我们知道,通信系统的误码率与输出的信噪比有关,接收端输出信噪比越大,则系统的误码率越小。

因此,如果在每次判决前,输出的信噪比都是最大的,则该系统一定是误码率最小的系统。

遵从这种考虑原则,我们可以得到匹配滤波器的概念。

接收机通过匹配滤波器使输出信噪比最大。

一、匹配滤波器原理假设线性滤波器的输入端是信号与噪声的叠加)()()(t n t x t s +=,且假设噪声)(t n 是白噪声,其功率谱密度2)(0N f P n =,信号的频谱为)(f X 。

问题:设计一个滤波器使输出端的信噪比在某时刻0t 达到最大。

假设该滤波器的系统响应函数为)(f H ,系统冲击响应为)(t h ,则 输出信号)()()(0t n t s t y O += 其中,⎰∞∞--=τττd t h x t s )()()(0,)()()(f H f X f S o =⎰∞∞-=df e f H f X t s ftj o π2)()()(所以在0t 时刻,信号的功率为200|)(|t s 输出噪声的功率谱密度20|)(|2)(f H N f P on =输出噪声平均功率为⎰∞∞-=df f H N Pn 20|)(|2所以0t 时刻输出的信噪比为:⎰⎰∞∞-∞∞-==dff H N df ef H f X Pnt s r ft j 20222000|)(|2|)()(||)(|0π根据Schwarts 不等式,⎰⎰⎰∞∞-∞∞-∞∞-≤df f Y dff X df f Y f X 222|)(||)(||)()(|02022|)(|N E N df f X r s =≤⎰∞∞-当02*)()(ft j e f KX f H π-=时等式成立。

因此,如果设计一个滤波器,它的系统响应函数为 02*)()(ft j ef KX f H π-=时,滤波器输出信噪比最大。

匹配滤波检测概率matlab仿真

匹配滤波检测概率matlab仿真

匹配滤波检测概率matlab仿真
匹配滤波(Matched Filter)是一种常见的信号处理技术,用
于检测和定位特定信号在噪声背景中的存在。

在MATLAB中进行匹配
滤波检测概率的仿真可以通过以下步骤实现:
1. 生成信号和噪声模型,首先,你需要定义你要检测的信号模
型以及噪声模型。

这可能涉及到信号的波特性、频率特征等,以及
噪声的统计特性。

2. 生成匹配滤波器,根据你的信号模型,设计匹配滤波器。

在MATLAB中,你可以使用fir1函数设计滤波器,也可以使用
designfilt函数设计滤波器。

3. 生成接收信号,利用你的信号模型和噪声模型,生成接收信号。

这个接收信号是信号和噪声的叠加。

4. 进行匹配滤波处理,利用生成的匹配滤波器,对接收信号进
行滤波处理。

在MATLAB中,你可以使用filter函数进行滤波处理。

5. 计算检测概率,根据滤波后的信号,你可以利用统计方法计
算检测概率。

这可能涉及到信噪比的计算、阈值的选择等。

6. 仿真结果分析,最后,对仿真结果进行分析,包括检测概率的性能评估、信噪比对检测性能的影响等。

在进行MATLAB仿真时,需要注意信号模型、滤波器设计、信号生成和性能评估等多个方面。

通过综合考虑这些因素,你可以完成匹配滤波检测概率的仿真,并得到全面的结果。

希望这个回答能够帮助到你。

匹配滤波器的输出信号s0(t)

匹配滤波器的输出信号s0(t)

0
t
15
匹配滤波器的输出信号s0(t)
S(u) a
0
u
ca h(t-u)
t- 0 t
u
ca
0
t- cE t
u
0
2
tቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
16
二、单个射频脉冲的匹配滤波器
17
第五章 匹配滤波器
(1943年由伍德沃德提出)
主要内容: 1.最大信噪比准则 2.匹配滤波器 3.匹配滤波器的性质 4.应用举例
1
§5.1最大信噪比准则
设计一滤波器H( ), 使其输 出信号y(t)在某一时刻t0的功率 信噪比d达到最大。
X(t)= s(t)+n(t)
线性滤波 器H( )
Y(t)= s0(t)+n0(t)
一、单个视频脉冲的匹配滤波器
a s(t)
输入信号s(t)为:
0
t
输入信号的频谱为:
13
匹配滤波器的传输函数为(t0= ):
H(w)
1/ 0
W
14
匹配滤波器的组成如下:
S(t)
视放(ca)
积分器 S1(t)(1/j )
S2(t)
延时( )
S0(t) —
S3(t)
匹配滤波器的脉冲响应为:
h(t) ca
2
式中:s0(t0)为输出信号s0(t) 的最大值, n(t)为白噪声, 其功率 谱 Gn( )=N0/2 。
3
§5.2匹配滤波器的传输函数H( ) 根据帕塞瓦尔(Parseval)定理, 得
4
令: 得:
5
即:
式中: E为输入信号s(t)的能量,当 ….(1)
时, 等号成立, 滤波器的输出信噪比 d达到最大值2E/N0,(1)式称为匹配滤

16第十六讲匹配滤波

16第十六讲匹配滤波

这种滤波器的传输函数除相乘因子Ke-jωt0外,与信号频谱 的复共轭相一致,所以称该滤波器为匹配滤波器。
从匹配滤波器传输函数H(ω)所满足的条件,我们也可以 得到匹配滤波器的单位冲激响应h(t):
h(t) 1 H ()e jt d 1 KS ()e jt0 e jtd
2
2
1
n(t)
H( )
y(t) t=t0
(
S N
)o
判决
输出
当选择的滤波器传输特性使输出信噪比达到最大值时,该滤 波器就称为输出信噪比最大的最佳线性滤波器。
设输出信噪比最大的最佳线性滤波器的传输函数为H(ω), 滤波 器输入信号与噪声的合成波为
r(t) s(t) n(t)
式中, s(t)为输入数字信号, 其频谱函数为S(ω)。 n(t)为高斯
比较器是在t=T时刻进行比较的。如果h1(t)支路的样 值大于h2(t)支路的样值,判为s1(t),否则判为s2(t)
S() s(t)e jtdt 1/ j 1 e jT /2
匹配滤波器的传输函数为
H (w) S (w)e jwt0
匹配滤波器的单位冲激响应为
1
j Tw
(e 2
jw
2
KS ()e d j(t0 t) K
2
s(
)e
j
d
e
j
(
t0
t
)
d
K
1
2
s(
)e
j d
e
d j (t0 t )
K
1
2
e
j
(
t0
t
)
d
s(
)d
K
s( ) (
t0

信号检测与估计 第二章 匹配滤波

信号检测与估计  第二章 匹配滤波
jt1
代表一个雷达回波信号,α及τ 是未知的参量或随机变量
S 1 ( ) a S ( ) e
j ( t1 )
j
caS ( )e
aH ( )e
j t1 ( t0 )
t1与to在输入信号结束后可以任选,如果取t1 = to+τ
H 1 ( ) a H ( )
2 j ( t t0 )
j t
d d
j arg H ( ) arg S ( ) t




e
d
arg H ( )
补偿了输入信号的
arg S ( )
§2.3
匹配滤波器
滤波器内部和外部产生的随机噪声(可等效为系统输入端 的噪声), 其功率谱宽度往往大于系统的通频带。

H ( ) Gn ( ) d
2


S ( )
2
Gn ( )d来自A ( ) H ) G n ( ) e (
j t 0
cB ( ) c
*
S ( )
*
G n ( )

H ) c (
S ( )
*
G n ( )
e
j t 0
输出波形
最大输出信噪比
*
G n ( )
e
j t 0
arg H ( ) arg S ( ) t 0
第一项与信号相频特性反相 第二项与频率成线性关系
s0 (t ) 1 2 1 2 1 2



H )()e ( S H )() ( S e S ( ) Gn ( )
取t0=(L-1)T+τ,令
H 1 ) cS1 ( )e (

匹配滤波器的应用

匹配滤波器的应用

匹配滤波器的应用匹配滤波器是一种用于信号处理和图像处理领域的重要工具,其原理是通过比较输入信号与预先存储的参考信号,从而实现信号的匹配和识别。

匹配滤波器广泛应用于目标检测、目标跟踪、通信系统、雷达系统以及生物医学图像处理等领域。

在目标检测方面,匹配滤波器被广泛应用于监控系统和安全领域。

通过存储目标的特征模板或特征样本,匹配滤波器可以快速准确地检测目标的存在并进行跟踪。

在视频监控系统中,匹配滤波器可以帮助系统准确识别特定目标,提高安全性和监控效率。

此外,在军事领域,匹配滤波器还可以用于目标识别和跟踪,为军事作战提供有力支持。

除了目标检测和跟踪,在通信系统中,匹配滤波器也起着至关重要的作用。

匹配滤波器可以帮助接收端对发送端发送的信号进行匹配,从而提高信号的接收质量和误码率性能。

在无线通信系统中,匹配滤波器可以通过匹配信号的波形和频谱特征,有效提高信号传输的稳定性和可靠性,确保数据传输的准确性和完整性。

在雷达系统中,匹配滤波器被广泛应用于目标检测和跟踪任务。

通过匹配雷达接收到的信号与目标的特征,可以准确确定目标的位置、速度和轨迹信息。

匹配滤波器可以有效地抑制噪声干扰,提高雷达系统的工作效率和目标识别准确性,广泛应用于军事、航空航天等领域。

此外,匹配滤波器还在生物医学图像处理中发挥着重要作用。

通过匹配滤波器可以对生物医学图像进行特征提取、边缘检测和目标识别,帮助医生进行疾病诊断和治疗。

匹配滤波器可以帮助提高医学图像的清晰度和对比度,辅助医生准确判断病变和异常情况,促进疾病的早期诊断和治疗。

综上所述,匹配滤波器作为一种重要的信号处理工具,在各个领域都发挥着重要作用。

它不仅可以帮助实现目标检测、通信传输等功能,还可以辅助生物医学图像处理,为人类社会的发展和进步提供有力支持。

随着技术的不断进步和发展,匹配滤波器在更多领域将有更广泛的应用前景。

1。

16第十六讲匹配滤波

16第十六讲匹配滤波

N个开关函数S1(t)、S 2 (t)、 SN (t)轮流接通
每一开关重复频率0
2 T0

宽度 0
T0
/
N
开关S猝熄N个电容C所存储的能量
当输入中心频率s 0时为高Q窄带滤波器 即s的信号顺利通过, 噪声被有效抑制
第27页,共53页。
四、声表面波匹配滤波器:
第28页,共53页。
长度相同的n 1条叉指换能器频率等性H1()
10)中等号成立的条件为
H () KS ()e jt0
式中,K为常数,通常可选择为K=1。S*(ω)是输入信号频谱函数S(ω)
的复共轭。这就是我们所要求的最佳线性滤波器的传输函数,该滤波器在 给定时刻t0能获得最大输出信噪比。
第9页,共53页。
这种滤波器的传输函数除相乘因子Ke-jωt0外,与信号频谱的复共轭相 一致,所以称该滤波器为匹配滤波器。
第3页,共53页。
解调器中抽样判决以前各部分电路可以用一个线性滤波器来等效.
由数字信号的判决原理我们知道,抽样判决器输出数据正确与否, 与滤波器输出信号波形和发送信号波形之间的相似程度无关,也即与 滤波器输出信号波形的失真程度无关, 而只取决于抽样时刻信号的瞬时
功率与噪声平均功率之比, 即信噪比。信噪比越大,错误判决的概 率就越小;反之,信噪比越小,错误判决概率就越大。
从匹配滤波器传输函数H(ω)所满足的条件,我们也可以得到 匹配滤波器的单位冲激响应h(t):
h(t) 1 H ()e jtd 1 KS ()e jt0 e jtd
2
2
1
2
KS ()e j(t0 t)d K
2
s
(
)e
j
d

成形滤波与匹配滤波

成形滤波与匹配滤波

性能差异
成形滤波
主要改善信号的信噪比和抗干扰能力,对信号进行预处理以降低噪声和干扰的影响。
匹配滤波
最大化输出信噪比,提高信号检测的灵敏度和可靠性,尤其是在低信噪比环境下效果显著。
应用场景差异
成形滤波
广泛应用于通信、雷达、声呐、图像 处理等领域,主要用于改善信号质量 和抗干扰。
匹配滤波
在雷达、声呐、通信、振动分析等领 域有广泛应用,主要用于信号检测和 识别,尤其是在低信噪比环境下。
02
匹配滤波器
定义
匹配滤波器是一种特殊的线性滤波器,其输出信号的功率谱密度与输入信 号的功率谱密度成正比。
匹配滤波器的输出信号是输入信号的自相关函数。
匹配滤波器在信号处理中有着广泛的应用,特别是在雷达、声呐、通信等 领域。
种类
线性匹配滤波器
线性匹配滤波器是最简单的匹配滤波器,其输出信号 是输入信号的线性变换。
成形滤波与匹配滤波的应用需要多领域的知识和 技术支持,需要加强跨学科合作与交流。
3
标准化与互操作性
为促进成形滤波与匹配滤波技术的推广和应用, 需要制定相关标准,提高算法的互操作性和兼容 性。
THANKS
感谢观看
多模态融合
将不同模态的信息融合到成形滤波与匹配滤波中,如图像、语音、 文本等,以实现更丰富的应用场景。
深度学习与人工智能
利用深度学习等人工智能技术,改进现有算法,提高滤波性能和 智能化水平。
应用领域拓展
智能驾驶
成形滤波与匹配滤波在智能驾驶 领域的应用将进一步拓展,如车 辆定位、障碍物检测等。
虚拟现实与增强现
成形滤波与匹配滤波的优缺点 成形滤波的优缺点
01
缺点
02
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H ( )
如果选择t1=+t0 H ( ) a H ( ) 1
二、匹配滤波器理论
注意:对频移不具有适应性
S 2 ( )= S ( d )
H 2 ( ) c S ( d )e
* j t 0
不同于H()
二、匹配滤波器理论
例:单个矩形脉冲的匹配滤波器
问题:测距分辨率与作用距离矛盾
提高测距分辨率要求脉冲宽度尽可能小
增大作用距离要求每个脉冲的能量最大 大的脉冲峰值功率易导致馈线打火击穿
思路:通过增加平均功率/利用脉冲压缩技术等效
增加脉冲的峰值功率
大时宽带宽积的波形 最典型的:线性调频脉冲压缩信号
一、匹配滤波器的背景--发展历史 发展历史: Woodward首先指出:测距分辨率和精度是雷达信 号带宽的函数而不是脉冲宽度的函数 1937 及1942 年,Kolmogorov 及Wiener 分别针 对可加性噪声信道提出最佳线性滤波器的设计方法 1943 年,North 首次针对高斯白噪声推导了最佳 接收机 H ( ) c S ( ) e , 极大地提高了雷达检测 能力,故匹配滤波器也称为North滤波器 1946 年,Vleck 及Middleton是以脉冲信号信噪比 最佳的角度采用名词“匹配滤波器”的第一批人, 同年科捷利尼柯夫提出了理想接收机理论 1950年,Lawson把匹配滤波理论系统地载入其专 著中
* j t0
一、匹配滤波器的背景--发展历史
1953年,乌尔柯维兹(Urkowitz)把匹配滤波器 理论推广到色噪声的场合,提出“白化滤波器”和 “逆滤波器”的概念,用于解决杂波中信号的检测 问题 1961年,曼那斯(Manasse)研究了白噪声和杂 波干扰同时存在条件下的最佳滤波器 1983年,Reed把匹配滤波器理论推广到三维图像 序列上,把运动点目标检测问题转化为三维变换器 中寻找匹配滤波器的问题 1986年,Verdu设计出的最大似然序列(MSL)检 测器结构上由匹配滤波器组+Viterbi译码器组成, 用于直扩码分多址系统中的最优多用户检测 1998年,Reed将三维匹配滤波器运动目标检测算
6、数字卫星电视接收机的数字解调电路 来自Internet
实例教学——匹配滤波器
二、匹配滤波器理论
准则:输出信噪比最大
1 最佳滤波器及其传输函数的一般形式
X (t ) s(t ) n(t )
H()
R n ( ) G n ( )
Y ( t ) s0 (t ) n0 (t )
一、匹配滤波器的背景--近期研究检索
一、匹配滤波器的背景--近期研究检索
一、匹配滤波器的背景--近期研究检索
一、匹配滤波器的背景--近期研究检索
一、匹配滤波器的背景--参考文献
1、库克,伯菲尔德 著,雷达信号理论与应用导论
2、林茂庸 著 雷达信号理论
3、张明友,吕明 著 信号检测与估计 4、胡捍英 等 CDMA通信中匹配滤波器的应用 电路与 系统学报 1999年第4期 5、RAKE接收机 来自Internet

2
S ( ) H ( )e
j t
d d

G n ( ) H ( )
2
2

1 2 1 2

S ( )
/ G n ( )d


H ( )
2
2
G n ( )d



G n ( ) H ( )
d

S ( )
2
G n ( )
d
而且对其他频率的信号进行抑制
匹配滤波器: ( ) c S ( ) e H
*
j t 0
接收信号的频谱
教学案例——匹配滤波器
背景
匹配滤波理论
实例分析与演示
教学案例——匹配滤波器
一、匹配滤波器的研究背景
一、匹配滤波器的背景--引言
雷达在二战中起到了非常重要的作用,引起了相关理 论的研究热潮 连续波 可判断目标存在与否并测速,要求收发天线分开 脉冲波 特点:收发天线共用,可测距
2
d
二、匹配滤波器理论
信噪比: 某个时刻t=t0时滤波器输出端信号的瞬时功率与噪声 的平均功率之比
d0 s0 ( t0 ) E [ n 0 ( t )]
2 2

1 2


2
S ( ) H ( ) e
j t 0
d d


G n ( ) H ( )
2
选择滤波器 H ( ) ,使 d 0 取得最大值 许瓦茨不等式
a s(t ) 0 0 t 其它
信号频谱
S ( )


s ( t )e
j t
dt


ae
0
j t
dt a j(1 源自 e j )取匹配滤波器的时间t0= 匹配滤波器为 H ( ) 冲激响应为
ca j (1 e
j
)e
*
输入信号的共轭镜像,当 c=1时,h(t)与s(t)关于 t0/2呈偶对称关系
s(t) h(t) s(-t)
s(t)
h(t)
t0
0
t0/2
t
二、匹配滤波器理论
匹配滤波器的性质
1 )输出的最大信噪比与输入信号的波形无关
dm 1 2


S ( ) N
0
2
d
2E N
0
/2
2) t0应该选在信号s(t)结束之后
h(t ) cs(t0 t )
最大信噪比只 与信号的能量 和噪声的强度 有关,与信号 的波形无关
如果要求系统是物理可实现的,则t0必须选在信号s(t)结束之后
二、匹配滤波器理论
3) 匹配滤波器对信号幅度和时延具有适应性 设
s1 ( t ) a s ( t )
S 1 ( ) a S ( )e
达到了幅度同相相加的目的。
a r g H ( ) a r g S ( ) t 0
1 2 1 2 1 2
j [a r g S ( ) a r g H ( ) t ]
s0 ( t )

S ( ) H ( ) e S ( ) H ( ) e S ( ) H ( ) e
延迟估计的主要部件是匹配滤波器。匹配滤波器的功能是用 输入的数据和不同相位的本地码字进行相关,取得不同码字 相位的相关能量。当串行输入的采样数据和本地的扩频码和 扰码的相位一致时,其相关能力最大,在滤波器输出端有一
个最大值。根据相关能量,延迟估计器就可得到多径的到达
时间量。
一、匹配滤波器的背景--近期研究检索
t 2
0
二、匹配滤波器理论
匹配滤波器的实现
H ( ) ca j (1 e
j
)
二、匹配滤波器理论
矩形脉冲串信号的匹配滤波器
M -1
s(t) =

k=0
s 1 (t- k T )
S 1 ( )e
jk T
M 1
信号的频谱
S ( )

k0
s(t)的匹配滤波器 取t0=(M-1)T+
*
j
H 1 ( ) c S 1 ( ) e
*
j t 1 j ( t 1 ) j t 0 j ( t 1 t 0 )
c a S ( )e a c S ( )e
*
e
a H ( )e
j ( t 1 t 0 )
d d
j [a r g S ( ) a r g S ( ) t0 t ]
j ( t t 0 )
d
二、匹配滤波器理论
2 匹配滤波器及其性质
当噪声为白噪声时,最佳滤波器为
H ( ) c S ( ) e
* j t 0
冲激响应
h(t ) cs (t0 t )
s ( t ) S ( )
1 2


E { n ( t )}
2
1 2


G n ( )d
s0 ( t )

S ( ) H ( ) e
j t
d
G n ( ) G n ( ) H ( )
0
2
E { n 0 ( t )}
2
1 2


G n ( ) H ( )
/ G n ( )d

S ( )
2
G n ( )
d c d 0 m ax
3) 幅频特性具有抑制噪声,增强信号的作用
H ( ) c S ( ) / G n ( )
二、匹配滤波器理论
4) 相特性argH() :起到了抵消输入信号相角argS()的作用,
并且使输出信号s0(t)的全部频率分量的相位在t=t0时刻相同,

k0
e
j ( M 1 k ) T
二、匹配滤波器理论
匹配滤波器可表示为 H()=H1()H2()
H 1 ( ) c S 1 ( )e
*
M 1
j
子脉冲匹配滤波器
H 2 ( )

k0
e
j ( M 1 k ) T
1 e
j T
e
2
A ( ) B ( ) d



A ( )
*
2
d


B ( )
2
d
等号条件 令
A ( ) H ( ) G n ( )
A ( ) c B ( )
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