【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種信號處理方法，具體涉及一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法。
技術介紹
1、在信號處理領域中，從復雜的背景噪聲中準確檢測出需要的目標信號，是非常重要的一個研究內容，其在無線通信、醫學成像、地球物理勘探、衛星遙感成像、語音信號處理等眾多領域都有重要應用。然而，背景噪聲中可能包含多種干擾，如信號源本身的不確定性、電子設備的內部噪聲、外部環境影響等因素產生的噪聲，這些因素都有可能影響信號的檢測和分析。
2、因此，通常在信號檢測前，首先要提高信號的信噪比，可以采用濾波等方式抑制噪聲，放大目標信號。如果信號的信噪比較高，一般應用能量比法、高階統計量法、周期圖法等方法都能較好地檢測出信號；但如果信號本身信噪比較低，那么應用上述方法時，就無法準確確定檢測到的是微弱信號，還是幅值較大的噪聲或干擾。
3、另一方面，背景噪聲存在兩種不同的情況，一種是背景噪聲比較平穩，其幅值波動較小，對信號檢測的影響有限；另一種是背景噪聲不平穩，存在較多幅值較大的干擾。在后一種情況下，應用傳統的信號檢測方法，比如能量比方法，可能會因為噪聲中的大幅值干擾觸發檢測條件，影響信號檢測，從而導致誤檢率增加。
技術實現思路
1、本專利技術的主要目的是解決傳統的信號檢測方法存在信號的背景噪聲幅值較大，從而誤觸發檢測條件，影響檢測結果的問題，而提供一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法。
2、本專利技術的構思是：首先對背景噪聲的局部幅值進行概率分布建模，然后
3、為實現上述專利技術目的、完成上述專利技術構思，本專利技術提供了如下技術解決方案：
4、一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法，其特殊之處在于，包括以下步驟：
5、步驟1、確定一段包含待檢測信號的原始時序波形，記待檢測信號的到時為ts，且在待檢測信號的到時ts前后長度為t的時間范圍內都沒有其它待檢測信號存在；
6、步驟2、去除所述原始時序波形的線性趨勢，得到去除線性趨勢后的波形；
7、步驟3、使用m個預設頻率區間的帶通數字濾波器對所述去除線性趨勢后的波形進行帶通濾波，得到m段在預設頻率區間中的濾波波形；其中m為大于0的整數；
8、步驟4、在m段所述預設頻率區間的濾波波形的每一段中，均選擇k個包括待檢測信號的長度不同的信號窗口，計算每個信號窗口內信號的均方根幅值ask(m)；其中，每個信號窗口的長度分別為tsk，k為大于0的整數；
9、步驟5、在m段所述預設頻率區間的濾波波形的每一段中，在待檢測信號之前取一段長為tnw的時窗作為噪聲幅值統計窗口，且t＞tnw＞tsk；在噪聲幅值統計窗口內，按設定的滑動步長tstep分別計算與每個信號窗口長度相同的窗口中噪聲的均方根幅值ank，得到k個噪聲幅值向量
10、步驟6、假定噪聲幅值服從正態分布，分別計算m×k個噪聲幅值向量達到或超過所述信號窗口內信號均方根幅值ask(m)的概率psk(m)，得到一個概率集合p＝{ps1(1),ps2(1),......,psk(1)；ps1(2),ps2(2),......,psk(2)；......；ps1(m),ps2(m),......,psk(m)}；
11、步驟7、構造函數f(a,ε)，該函數表示集合a中數值小于ε的元素的個數；設定判斷條件為：f(p,pth)＞c，將步驟6中得到的概率集合代入該條件中進行判斷，當概率集合p滿足f(p,pth)＞c時，則判斷待檢測信號相對于背景噪聲是顯著的；如不滿足該條件，則判斷待檢測信號相對于背景噪聲不顯著；進而完成基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析；其中，pth為預設的概率閾值；c為大于等于0的整數，表示預設的集合p中元素應當小于概率閾值pth的個數。
12、進一步地，步驟6具體為：
13、步驟6.1、分別計算m×k個噪聲幅值向量的均值μnk(m)和標準差σnk(m)；
14、步驟6.2、分別計算m×k個噪聲幅值向量達到或超過每個包括待檢測信號的信號均方根幅值ask(m)的概率得到一個概率集合
15、p＝{ps1(1),ps2(1),......,psk(1)；ps1(2),ps2(2),......,psk(2)；......；ps1(m),ps2(m),......,psk(m)}；其中，x為隨機變量的取值。
16、進一步地，步驟4中，所述k個包括待檢測信號的長度不同的信號窗口表示為[ts,ts+tsk]。
17、進一步地，所述待檢測信號的到時ts、信號窗口的長度tsk、噪聲幅值統計窗口的長度tnw、滑動步長tstep的單位均為秒。
18、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
19、1、本專利技術提出的一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法，首先基于原始波形的局部噪聲幅值建立模型，在此基礎上計算噪聲本身幅值達到或超過包含待檢測信號的信號幅值的概率，該方法能夠適應不同的噪聲環境，而且可以通過調整模型參數優化檢測性能，提高信號檢測的可靠性。
20、2、本專利技術提出的一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法，在背景噪聲不平穩、存在較多幅值較大的噪聲干擾的情況下，能明顯降低誤檢測率。
21、3、本專利技術提出的一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法，計算復雜度低，可以用于實時信號處理。
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1.一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法，其特征在于，步驟6具體為：
3.根據權利要求2所述的一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法，其特征在于：
4.根據權利要求1-3任一所述的一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法，其特征在于：
【技術特征摘要】
1.一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于局部噪聲幅值概率模型的信號顯著性分析方法，其特征在于，步驟6具體為：
...【專利技術屬性】
技術研發人員：劉暢，靳平，張誠鎏，沈旭峰，徐雄，
申請(專利權)人：西北核技術研究所，
類型：發明
國別省市：
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