主动信号检测中干扰背景的高斯化处理

被引:2
作者
王平波
蔡志明
机构
[1] 海军工程大学电子工程学院
关键词
高斯化; 混合高斯; 非高斯; 主动检测;
D O I
10.16337/j.1004-9037.2006.04.008
中图分类号
TN911.23 [信号检测与估计];
学科分类号
070104 ; 081101 ;
摘要
非高斯干扰下的主动信号检测中,高斯化模块往往不可或缺。通过对样本的抑大扬小,它可以有效地增强背景数据的高斯性,提高后续预白化和相关检测的性能。本文给出高斯化滤波的定义和效果评价方法,然后对比研究了基于概率密度函数及导数的U滤波和基于累积分布函数及反函数的G滤波两种高斯化实现方法、原理与性能,并使用一组湖试数据测试了它们各自的高斯化效果。最后,举例说明了高斯化在混合高斯R ao检测中的应用。
引用
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