信号参数与估计
信号检测与估计
K值选择在3N/4附近时,能较好地与实际模型匹配.
2. 韦伯尔分布CA-CFAR检测器: 韦伯尔分布的概率密度函数为
p(
x)
c b
(
x b
)c1
exp[
(
x b
)
c
]
0
x0 x0
其中, b为尺度参数, c为形状参数. 计算虚警概率:
Pf
c ( x )c1e(x /b)c dx b Ic b
1. 瑞利分布的参量型CFAR检测电路
若杂波干扰的概率密度分布已知,只需估计某些未知参 量的情况,属于参量型处理方法.
(a) 噪声电平恒定电路: 这是一种对接收机内部噪声电平进 行恒虚警处理的电路.内部噪声由于温度,电源等因素而改 变,它的变化是缓慢的,因此这种处理是慢门限恒虚警处理.
信号输入
中频放大器
在雷达杂波分布律已知,未知参量需要估计的 情况下,采用参量型检测是合理的,能够达到恒虚 警的目的.然而,为了求得某一准则下的最佳检测 器,要求知道接收样本的统计特性的精确描述,即 要求完全掌握接收环境的统计特性.这种要求时苛 刻的,实践常常得不到满足.而且一旦环境改变,原 来设计成最佳得检测器,一般说来不能再认为是最 佳,其检测性能将明显变坏.这是参量型检测方法 得严重缺点. 如果雷达工作环境比较复杂,甚至杂 波分布律未知或是变化的,就不能采用参量型检测, 而必须采用非参量型检测.
• 瑞利分布背景中的新算法
• 对数正态分布背景中的CFAR处理
• K分布背景中的CFAR技术
• 其它杂波分布模型的研究
• 综合图像处理技术的CFAR处理
• 智能型CFAR处理
• CFAR处理系统的工程实现
2. 灰度形态滤波 灰度形态学(Grayscale Morphology)是一种结合目标大小和
现代信号分析与处理技术_第1讲_参数估计方法
一、估计子的偏差和无偏估计
ˆ ˆ 1、θ 是θ 的无偏估计子：θ 满足
ˆ E (θ ) = θ ˆ ˆ ˆ 否则θ 是有偏估计子,估计的偏差为： b(θ ) = E (θ ) − θ
ˆ ˆ 2、θ 是θ 的渐近无偏估计子:若对所有θ , N → ∞ 时, b(θ ) → 0 .
1 N −1 ˆ 例 1、样本均值估计的无偏性： m x = ∑ xn N n =0 1 N −1 1 N −1 ˆ E [ m x ] == ∑ E[ xn ] = ∑ m x = m x 无偏估计 N n =0 N n =0
2
一般将式子右边的分母记着 I (θ ) ，称为 Fisher 信息量：
⎡ ∂ ⎤ I (θ ) = E ⎢ ln f ( x;θ ) ⎥ ⎣ ∂θ ⎦
2
Cramer-Rao不等式(对矢量参数的情况):(介绍)
若估计的参数是矢量 θ , 并将似然函数的对数表示为 L=lnf(x;θ), 则构造Fisher信息矩阵(p×p):
p列
⎡ r (0) r (1) ˆ = ⎢ r (1) r (0) Rx ⎢ ⎢ r (2) ( p) r (2) ( p − 1) x ⎣x
r ( p) ⎤ r ( p − 1) ⎥ = 1 XX T ⎥ N ⎥ (2) rx (0) ⎦
对r(1)(l)构造的自相关阵,没有上式的分解,所以不能保证半正定性.
例 2、样本方差估计的无偏性：
1 N −1 2 ˆ x = ∑ ( xn − m x ) 2 1) 均值 m x 已知时： σ N n=0 1 N −1 1 N −1 2 2 2 2 ˆ E [σ x ] = ∑ E [( xn − m x ) ] = ∑ σ x = σ x 无偏 N n=0 N n=0 1 N −1 2 2 ˆ ˆ ˆ 2) 均值取估计 m x 时： σ x = ∑ ( xn − m x ) N n =0 ˆ 记 m x = x 。由于各样本 xi 是独立同分布的,故有：
信号检测与估计 第二章 匹配滤波
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 （
信道参数估计算法对比
信道参数估计算法对比
在无线通信中，信道参数估计是一个重要的任务，用于估计信道的衰落和噪声等参数。
不同的信道参数估计算法具有不同的性能和复杂度。
以下是一些常见的信道参数估计算法的对比：
1. 最小二乘法（Least Squares, LS）：LS是最简单的信道参数估计算法之一，通过最小化残差平方和来估计信道参数。
LS算法的优点是计算简单，但对于噪声较大或信道非线性的情况下，估计结果可能不准确。
2. 最小均方误差法（Minimum Mean Square Error, MMSE）：MMSE 算法通过最小化均方误差来估计信道参数。
相比于LS算法，MMSE 算法考虑了估计误差的统计性质，能够在噪声较大的情况下提供更准确的估计结果。
但MMSE算法的计算复杂度较高。
3. 最大似然法（Maximum Likelihood, ML）：ML算法通过最大化接收信号的概率密度函数来估计信道参数。
ML算法能够提供最优的估计结果，但计算复杂度非常高，通常需要进行搜索来找到最大似然估计。
4. 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）：KF算法是一种递归估计算法，通过利用先验信息和测量信息来估计信道参数。
KF算法在计算复杂度和估计精度上都有较好的平衡，适用于动态信道和实时估计的场景。
需要注意的是，不同的信道参数估计算法适用于不同的场景和要求。
在选择信道参数估计算法时，需要考虑估计精度、计算复杂度、实时性等因素，并根据具体的应用需求做出选择。
2023年电赛d题 信号调制方式识别与参数估计装置
2023年电赛d题信号调制方式识别与参数估计装置2023年电赛d题信号调制方式识别与参数估计装置一、引言2023年电赛d题将会围绕信号调制方式识别与参数估计装置展开，这是一个极具挑战性的课题，也是当前通信与信息领域中备受关注的研究方向之一。
信号调制是指将要传输的数字信号通过一定的调制方式转换成模拟信号的过程，而参数估计装置则是用来对信号进行参数分析和估计的设备。
如何准确识别信号的调制方式，并进行有效的参数估计，是当前通信工程领域亟需解决的重要问题之一。
二、信号调制方式的识别1. 信号调制方式的分类在进行信号调制方式识别之前，首先需要对常见的信号调制方式有所了解。
常见的信号调制方式主要包括调幅调制（AM）、调频调制（FM）、调相调制（PM）、正交幅度调制（QAM）等。
这些调制方式在实际的通信系统中都有着广泛的应用，因此在识别过程中需要兼顾不同调制方式的特点和特征。
2. 识别方法与技术为了准确识别信号的调制方式，可以采用多种方法和技术。
常见的识别方法包括基于统计特征的识别方法、基于信号频谱特性的识别方法、基于人工智能算法的识别方法等。
其中，基于人工智能算法的识别方法具有较高的准确性和鲁棒性，是当前研究的热点之一。
三、参数估计装置的设计与应用1. 参数估计的重要性在实际的通信系统中，对信号参数进行准确的估计是保证通信质量的关键之一。
参数估计主要包括对信号的频率、幅度、相位等参数进行准确的估计。
只有通过有效的参数估计，才能保证信号的传输和接收的准确性和可靠性。
2. 参数估计装置的设计针对参数估计的需求，研究人员提出了基于不同算法和技术的参数估计装置。
这些装置通常包括信号采集模块、信号处理算法模块和参数估计输出模块等部分。
通过对信号的采集和处理，再结合合适的参数估计算法，可以实现对信号参数的有效估计。
四、个人观点与总结作为一名从事通信工程研究的工程师，我对信号调制方式识别与参数估计装置有着较为深刻的理解和实践经验。
第二章信号检测与估计理论1
lim
n
F
(
xn
)
F
(
x0
)
所以F(x-0)=
lim
n
F
(
xn
)
F
(x)
可以看出分布函数的三个基本性质,正好对应概率的三个基本性质.
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10
2 概率密度函数(pdf)
设连续随机变量x( )的分布函数为F(x),如果F(x)对x的一阶导数存
在，即
（p x）=
dF(x) dx
8
2 .2.2 随机变量的概率密度函数(pdf)
1分布函数(CDF)
在F中，组成事件{x( ) x}的元素随x的不同取值而变化，
因此，{x( ) x}的概率P{x( ) x}取决于x的值，用F(x)表示
F(x)=P{x( ) x}, x
称为随机变量x( )的分布函数，其具有以下性质
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若固定 的值改变 的值，由于最大值为 f () 1 ，
2
可知当 越小时，f () 越大，f (x) 的图形越尖陡；当 越大时， f () 越小， f (x) 的图形越低平。因而， X 落在 附近的概率 随 的增大而减小。故称 为 f (x) 的形状参数（图2-9）。
a
,
a
xb
(a b)
0, 其它
则称x服从区间[ a, b ]上的均匀分布，记作： x ～ U(a, b)
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分布函数为:
0,
F (x)
x b
a a
,
1,
p(x)≥0,
信号检测与估计
匹配波器的传输函数为：
H (? ) ? a (1 ? e? j? T ) j?
f(t)
g(t)
a2T
a
0
T
t
0
T 2T
t
f (t)
积分器 a
j?
+
延迟线
e? j? T
图1 矩形脉冲信号匹配滤波器框图
g (t )
-
例2 白噪声中 射频矩形脉冲信号的匹配滤波器 设脉冲信号f(t) 为：
f
(t )
?
?a cos?
基准信号 图3 相干检测
有目标
逻辑判断
门限
无目标
有目标
逻辑判断
门限
信号估计
? 信号估计原理 ? 信号估计方法 ? 维纳滤波器 ? 卡尔曼滤波器
信号估计原理
Z (t) ? S (t) ? n(t)
如何根据测量数据，最好地给出目标的参数，就叫信号估 计；按照一定标准下的最好估计，即叫最佳估计 。
Zi ? ? ? ni
单调谐电路
0.40
0.88
两级单调谐电路 0.613
0.56
五级单调谐电路 0.672
0.50
检测系统
S0 (t) / S1(t) x(t) n(t)
计算似 然函数
? (x)
?0 选择 S1
?0
选择S0
门限
图3 最佳检测系统
中频
视频
信号
包络检波器
积累处理器
图2 非相干检测
中频
视频
信号
相干检波器
积累处理器
信号检测与估计
? 信号检测 ? 匹配滤波器 ? 检测系统 ? 信号估计
信号检测
信号检测与估计知识点总结
第三章 估计理论1. 估计的分类矩估计：直接对观测样本的统计特征作出估计。
参数估计：对观测样本中的信号的未知参数作出估计。
待定参数可以是未知的确定量，也可以是随机量。
点估计：对待定参量只给出单个估计值。
区间估计：给出待定参数的可能取值范围及置信度。
(置信度、置信区间) 波形估计：根据观测样本对被噪声污染的信号波形进行估计。
预测、滤波、平滑三种基本方式。
✓ 已知分布的估计✓ 分布未知或不需要分布的估计。
✓ 估计方法取决于采用的估计准则。
2. 估计器的性能评价✧ 无偏性：估计的统计均值等于真值。
✧ 渐进无偏性：随着样本量的增大估计值收敛于真值。
✧ 有效性：最小方差与实际估计方差的比值。
✧ 有效估计：最小方差无偏估计。
达到方差下限。
✧ 渐进有效估计：样本量趋近于无穷大时方差趋近于最小方差的无偏估计。
✧ 一致性：随着样本量的增大依概率收敛于真值。
✧ Cramer -Rao 界： 其中为Fishe r 信息量。
3. 最小均方误差准则模型：假定： 是观测样本，它包含了有用信号 及干扰信号 ，其中 是待估计的信号随机参数。
根据观测样本对待测参数作出估计。
最小均方误差准则：估计的误差平方在统计平均的意义上是最小的。
即使达到最小值。
此时 从而得到的最小均方误差估计为： 即最小均方误差准则应是观测样本Y 一定前提下的条件均值。
需借助于条)()(1αα-≥F V ⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂=⎭⎬⎫⎩⎨⎧∂∂-=2212122);,(ln );,(ln )(αααααm m y y y p E y y y p E F )(),()(t n t s t y +=θ)(t n T N ),,,(21θθθθ =),(θt s {}{})ˆ()ˆ()ˆ,(2θθθθθθ--=T E e E {}0)ˆ,(ˆ2=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=M SE e E d d θθθθθθθθθd Y f Y MSE )|()(ˆ⎰=件概率密度求解，是无偏估计。