高阶统计量法微弱信号检测

资 源 简 介

高阶统计量法微弱信号检测

详 情 说 明

在通信系统中，微弱信号的可靠检测一直是极具挑战性的问题。传统基于功率谱或相关函数的方法在低信噪比环境下性能会显著下降。而高阶统计量方法通过利用信号的高阶矩信息，能够有效区分高斯噪声和非高斯信号，从而提升检测性能。

高阶统计量法主要依赖于三阶累积量（双谱）和四阶累积量（三谱）等特征。这些特征具有几个重要特性：首先，它们对高斯噪声具有天然的抑制能力，因为高斯过程的高阶累积量理论上为零；其次，它们能够保留信号的相位信息，这对识别调制特征至关重要；最后，不同调制方式的信号在高阶统计量空间中会呈现不同的分布模式。

实现思路通常包括三个关键步骤：首先对接收信号进行预处理，包括带通滤波和采样率调整；然后计算信号的高阶累积量矩阵，这个步骤需要注意选择合适的滞后参数；最后基于累积量特征构建检测统计量，可以采用似然比检验或机器学习分类器。

这种方法特别适用于突发通信、深空探测等低信噪比场景。在实际应用中还需要考虑计算复杂度问题，通常需要优化算法或采用专用硬件加速。