在非高斯马尔可夫噪声中的Robust检测
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Robust Detection in Non-Gaussian Markov Noise
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    摘要:

    文中探讨了在仅已知噪声边缘分布族和相关系数的条件下非高斯马尔可夫噪声中确知信号的Robust检测问题。设噪声样本可表示为一阶AR过程: ni= ρni-1+Yi,(i=1,2,…,N),其中Yi为独立同分布的随机序列。当ρ较小时,以检测器效验为性能指标并对 ρ取一级和二级近似,分别得到了对应的有记忆和无记忆Robust检测器的结构。

    Abstract:

    Robust detection of known signal in non-Gaussian Markov noise is considered under the assumptions that only marginal distribution class and dependent coefficient of noise samples are given,and the noise sequences can be expressed as a first-order AR process: ni=ρni-1+Yi (i=1,2,… N),where {Yi} is i.i.d. sequence. If ρ is smaller, the memory and memory less robust detectors are respectively derived by minimax of the first-order and the second-order approximation of detection efficacy to ρ.

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引用本文

高志勇.在非高斯马尔可夫噪声中的Robust检测[J].国防科技大学学报,1989,11(4):73-78.
Gao Zhiyong. Robust Detection in Non-Gaussian Markov Noise[J]. Journal of National University of Defense Technology,1989,11(4):73-78.

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  • 收稿日期:1989-02-25
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  • 在线发布日期: 2017-08-18
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