典型文献
卡尔曼滤波下混沌噪声背景中微弱脉冲信号的检测
文献摘要：
如何提高目标微弱信号的检测正确率,一直是信号研究处理的难点.基于卡尔曼滤波,提出了一种适用于混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测方法.利用卡尔曼滤波建立一步预测模型对混沌信号进行单步预测,得到预测误差;给定一个阈值,用于检测出被淹没在混沌噪声下的微弱脉冲信号.仿真实验结果表明:利用卡尔曼滤波可以更准确高效地检测出混沌噪声背景下的微弱脉冲信号,且状态空间模型的检测结果最优,在信噪比为-80.12 dB时,检测精度高达91.67％,F1得分达到了0.88,相较于ARIMA模型检测精度提高了8.33％,检测性能提高了4.00％.
文献关键词：
混沌噪声;信号检测;卡尔曼滤波;状态空间;ARIMA
中图分类号：
作者姓名：
苏理云;石林
作者机构：
重庆理工大学 理学院, 重庆 400054
文献出处：
引用格式：
[1]苏理云;石林-.卡尔曼滤波下混沌噪声背景中微弱脉冲信号的检测)[J].重庆理工大学学报,2022(09):260-265
A类：
混沌噪声
B类：
卡尔曼滤波,脉冲信号,微弱信号,混沌信号,单步,预测误差,被淹,淹没,状态空间模型,dB,检测精度,ARIMA,模型检测,检测性能,性能提高,信号检测
AB值：
0.214966
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