高斯色噪声背景下基于正交变换的确知信号检测

Karhunen-Loève(K-L)变换可以完全去除色噪声背景下接收信号的相关性,但计算量较大,在实际应用中容易受到限制。为此,提出了一种基于正交变换的确知信号检测方法。该方法通过选取具有快速变换算法的正交矩阵来近似K-L变换,避免了直接求解噪声协方差矩阵特征值与特征向量的繁杂过程。通过仿真比较分析了一阶高斯-马尔科夫过程下基于K-L变换和基于正交变换的检测性能,结果表明:二者检测性能相近,但后者的计算效率有明显提高,具有更高的工程应用价值。     

附加先验概率条件下的最佳先验概率选取

基于贝叶斯准则对二元假设检验问题进行研究,在附加先验概率条件下,提出了最小二乘意义下的最佳先验概率。将该方法与极大极小准则对比分析,给出了任意先验概率条件下的最佳先验概率选取方法,并进行仿真验证。仿真结果表明,根据最佳先验概率进行判决,可以在先验概率未知时有效降低判决代价。