基于信号相干统计理论的周期性信号检测

周期性信号检测是信号检测的一个重要研究方面,其应用十分广泛。 本文针对实际信号中不存在纯粹的周期信号,应用确定的谐波信号表示周期信号只是数学上的一种方便,并不准确这一问题,建立了新的周期性信号模型,用变化的周期信号来模拟在各个不同的科学领域中观测到的信号。这种随机调制周期信号模型与能产生零带宽谐波的标准的理论周期模型相比,这种信号模型更加真实,这种调制的假设更加合适。 分析研究信号的频域相干的相关理论,确定了适用于周期性信号检测的信号相干函数。对信号相干函数的原理进行了公式推导及理论分析,并进行了一系列统计分析。 提出了一种基于相干统计理论的周期性信号检测的具体方法,该方法易于计算机实现,且易于自动化。应用该方法与目前实际应用的原有方法进行仿真比较,证明无论在有无外加噪声情况下,该检测方法都优于标准瀑布谱方法。分析了该方法的虚警率、检测率以及模型参数对检测的影响。给出了信号存在,已知信号的频率范围的情况下,信号基本周期的确定方法。