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文檔簡介
信號檢測理論綜述
PartIISignalDetectionTheory雷ropemind@163.com
SignalDetectionandEstimation信號檢測與估值第十六講
Spring2015
2023/2/51SDE_16信號檢測理論綜述WhatisSDEAbout?Goal:Suck
usefulinformationoutofmessydata
目標(biāo):從雜亂的數(shù)據(jù)中提取有用信息Strategy:Formulateprobabilisticmodelofdatay,whichdependsonunderlyingparameter(s)
策略:闡明y,與未知參數(shù)的相關(guān)程度Terminologydependsonparameterspace:參數(shù)空間相關(guān)術(shù)語Detection(simplehypothesistesting):檢測(簡單假設(shè)檢驗(yàn)){0,1},i.e.0=targetabsent,1=targetpresent
待估參量01分布0無目標(biāo)Classification(multihypothesistesting):分類(多元假設(shè)檢驗(yàn)){0,1,…,M},i.e.{DC-9,747,F-15,MiG-31}Estimation估值Rn,Cn,etc.(nottoohard)L2(R),(square-integrablefunctions),etc.(harder)b2023/2/52SDE_16信號檢測理論綜述估計(jì)理論Estimationtheory參數(shù)估計(jì)測試或經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù).從噪聲中接收到的信號里提取信息的統(tǒng)計(jì)參數(shù)估計(jì)Abranchof
statistics
and
signalprocessing
thatdealswithestimatingthevaluesofparametersbasedonmeasured/empiricaldata統(tǒng)計(jì)和信號處理的一個(gè)分支,用于從測量和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)中估計(jì)參數(shù)數(shù)值Theparametersdescribethephysicalscenario想定
orobjectthatanswersaquestionposedbytheestimator.
這些由估計(jì)器輸出的參數(shù)數(shù)值描述了我們想知道的物理量Forexample,itisdesiredtoestimatetheproportionofapopulationofvoterswhowillvoteforaparticularcandidate.Thatproportionistheunobservableparameter;theestimateisbasedonasmallrandomsampleofvoters.
例如,很想知道選民對特定候選人的支持率。這種支持率是很難進(jìn)行完全統(tǒng)計(jì)的;估計(jì)是在對少量人群取樣基礎(chǔ)上作出的。2023/2/53SDE_16信號檢測理論綜述估計(jì)理論Estimationtheory(con)Or,forexample,in
radar
thegoalistoestimatethelocationofobjects(airplanes,boats,etc.)byanalyzingthereceivedechoandapossiblequestiontobeposedis“wherearetheairplanes?”
又如,雷達(dá)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是通過回波估計(jì)出目標(biāo)的位置,回答……
Toanswerwheretheairplanesare,itisnecessarytoestimatethedistancetheairplanesareatfromtheradarstation相對雷達(dá)站的位置,whichcanprovideanabsolutelocationiftheabsolutelocationoftheradarstationisknown.
當(dāng)雷達(dá)站位置已知?jiǎng)t可以獲得絕對定位。
Inestimationtheory,itisassumedthatthedesiredinformationisembeddedintoanoisysignal.估計(jì)中,假設(shè)想要的信號含噪。Noiseaddsuncertainty噪聲添加了不確定性andiftherewasnouncertaintythentherewouldbenoneedforestimation.如果沒有這種不確定性,則談不上估計(jì)。2023/2/54SDE_16信號檢測理論綜述檢測理論
Detectiontheoryor
信號檢測理論signaldetectiontheory噪聲中信號檢測的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)理論isameanstoquantifytheabilitytodiscernbetweensignal
andnoise.區(qū)分是信號還是噪聲的方法。Ithasapplicationsinmanyfieldssuchasquality
control質(zhì)量控制,
telecommunications電話通信,and
psychology心理學(xué).Theconceptissimilartothe
signaltonoiseratiousedinthesciences與自然科學(xué)中信噪比的概念類似,anditisalsousablein
alarmmanagement報(bào)警管理,whereitisimportanttoseparateimportanteventsfrom
background
noise
因?yàn)閺谋尘霸肼曋蟹蛛x出重要事件非常關(guān)鍵.2023/2/55SDE_16信號檢測理論綜述檢測理論
Detectiontheory(con)Accordingtothetheory,thereareanumberofpsychologicaldeterminersofhowwewilldetectasignal,andwhereourthresholdlevelswillbe.理論上講,有很多心理上的因素,如如何檢測信號、閾值在什么地方等
。Experience經(jīng)驗(yàn),expectations期望,physiologicalstate生理狀態(tài)(e.g,fatigue如疲勞)andotherfactorsaffectthresholds閾值.Forinstance,asentry哨兵inwartimewilllikelydetectfainterstimulithanthesamesentryinpeacetime.
例如,哨兵在戰(zhàn)時(shí)比和平時(shí)期更容易。。。。2023/2/56SDE_16信號檢測理論綜述判決問題:是A不是A?雷達(dá)和聲納信號處理Threshold閾值2023/2/57SDE_16信號檢測理論綜述其它數(shù)字通信:從接收信號中判決發(fā)送方是0還是1聲納:檢測敵方潛艇的出現(xiàn)圖像處理:使用紅外檢測飛機(jī)的出現(xiàn)生物醫(yī)學(xué):檢測心臟的心律失常的出現(xiàn)語音識別:從語音波形中區(qū)分出數(shù)字12345控制:檢測被控系統(tǒng)突然變化的出現(xiàn)地震學(xué):地下油田與非油田的檢測2023/2/58SDE_16信號檢測理論綜述Signal-to-NoiseRatio信噪比MeasuredindB!!!!!AbilitytorecognizetargetinrandomnoiseNoiseisalwayspresent.Atsomerange,noiseisgreaterthattarget’sreturnNoisesetslowerlimitofunit’ssensitivityThresholdlevel
閾值usedtoremoveexcessnoiseThreshold閾值2023/2/59SDE_16信號檢測理論綜述信源概率轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)觀測空間R判決準(zhǔn)則H0或H1H0或H1觀測空間R:在信源不同輸出下,觀測空間R是由概率轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)所形成的可能觀測的集合。觀測量可以是一維的,也可以是N維矢量。 兩種信號狀態(tài)下N維觀測信號矢量的N維聯(lián)合概率密度為。如果沒有噪聲的干擾,信源輸出的某一種確知信號將映射到觀測空間中的某一點(diǎn),但在噪聲干擾的情況下,他將以一定的概率映射到整個(gè)觀測空間,觀測空間某點(diǎn)的概率為。第三章信號檢測的基本理論3.2假設(shè)檢測的基本概念基本檢測理論模型2023/2/510SDE_16信號檢測理論綜述信源概率轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)觀測空間R判決準(zhǔn)則H0或H1H0或H1基本檢測理論模型判決準(zhǔn)則:觀測信號落入觀測空間后,就可以用來推斷哪一個(gè)假設(shè)成立是合理的,即判決信號屬于哪種狀態(tài)。為此需要建立一個(gè)判決準(zhǔn)則,判決觀測空間的每一個(gè)點(diǎn)對應(yīng)著一個(gè)相應(yīng)的假設(shè)Hi(i=0,1)例如:在二元信號檢測中,把整個(gè)觀測空間R劃分為R0和R1兩個(gè)子空間,稱為判決域。判決準(zhǔn)則2023/2/511SDE_16信號檢測理論綜述1.3檢測問題的數(shù)學(xué)描述:概率的觀點(diǎn)噪聲增加11以1檢測為例:X=1+w[n]X=w[n]100010Thresholdlevel信號檢出00:檢出1:虛警FalseAlert10:漏檢Miss1:檢出hit2023/2/512SDE_16信號檢測理論綜述檢出概率Pd:正確檢出有信號(是1、是0)虛警概率Pfa:非1而檢測判決為1漏檢概率Pm:是1而檢測判決為02023/2/513SDE_16信號檢測理論綜述二元假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)術(shù)語對照表統(tǒng)計(jì)學(xué)家檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(T(x))和門限(r)零假設(shè)(H0)備選假設(shè)(H1)判定域第一類錯(cuò)誤(當(dāng)H0為真時(shí)判H1成立)第二類錯(cuò)誤(當(dāng)H1為真時(shí)判H0成立)顯著性水平或檢驗(yàn)的尺度(a)第二類錯(cuò)誤概率(b)檢驗(yàn)的勢(1一b)工程師檢測器只有噪聲假設(shè)信號+噪聲假設(shè)信號存在判決域虛警(FAFalseAlert)漏警(Miss)虛警概率(PFA)漏檢概率(PM)檢測概率(PD)2023/2/514SDE_16信號檢測理論綜述二元檢測與多元檢測語音判決:從輸入中判決是0到9的哪一個(gè)DecisionBoundaries判別邊界EBF(diagonalcov.Matrices)EBF(fullcov.Matrices)2023/2/515SDE_16信號檢測理論綜述多元假設(shè)檢驗(yàn):QAM最大似然解碼
MaximumLikelihoodDecodingLetCbethecodeweusefortransmissionandubethewordwhichisreceivedthroughthechannel.
C發(fā)送,收到VCMLD
(CompleteMaximumLikelihoodDecoding):Ifvsatisfiesthatd(v,u)isminimumforallcodewordsinC,thenweconcludethatvisthetransmittedcodewordnomattervisuniqueornot.
v斷定為某碼字C原則是d最小的(最接近),不管是否獨(dú)立IMLD(IncompleteMLD):Ifv(asabove)isnotunique,thenaskforretransmission.非獨(dú)立,可能多碼字,要求重傳12ERROR2023/2/516SDE_16信號檢測理論綜述4QAM16QAM64QAMCarriertoInterference(C/I)Codeset64164Noise/
interferenceTerminalmeasurescarriertointerference(C/I)andreportstoBS
終端測量載波相互沖突干涉(混合載波),將其傳給BSLowerQAMmodulationsmorerobustinpoorC/Iconditions
要調(diào)制不好的混合載波需降低QAM正交幅度調(diào)制來提高魯棒性Modulation&codingstructureshavebeenidentifiedthatcomewithin2dBofShannonlimit.調(diào)制和編碼已經(jīng)在香農(nóng)定理中被限定在2dVBTimeAdaptiveModulation&Coding自適應(yīng)調(diào)制和編碼2023/2/517SDE_16信號檢測理論綜述二元假設(shè)檢驗(yàn)樸素想法:錯(cuò)判代價(jià)相同ASK、FSK、PSK中,判0還是判1?錯(cuò)判均為誤碼如果同分布,如果不同分布?var(0)var(1)2023/2/518SDE_16信號檢測理論綜述二元假設(shè)檢驗(yàn):虛警概率一定情況下的門限PDF:N(0,1)N(1,1)----N(u,δ2)需要根據(jù)單個(gè)觀測x[0]來確定u=0還是=1---二元假設(shè)檢驗(yàn)下希望使達(dá)到最大虛警概率Neyman-Pearson方法:在給定約束條件“狼來了”的教訓(xùn)2023/2/519SDE_16信號檢測理論綜述檢驗(yàn)勢和最佳判定域選擇使Pd最大的R集。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,Pd稱為檢驗(yàn)的勢(powerofthetest)。獲得最大勢的判定域稱為最佳判定域。2023/2/520SDE_16信號檢測理論綜述3.3Neyman-Pearson定理定理3.1(NeymanPearson)對于一個(gè)給定的其中門限由求出似然比檢驗(yàn)使PD最大的判決為NP(Neyman-Pearson)檢測器虛警概率判決門限2023/2/521SDE_16信號檢測理論綜述各類錯(cuò)誤
隨
門限變化2023/2/522SDE_16信號檢測理論綜述Ex3.2WGS中DC電平P506NP(Neyman-Pearson)檢測器2023/2/523SDE_16信號檢測理論綜述給定PFA,檢測性能隨ENR單調(diào)遞增
ENR:信號能量噪聲比
signalenergy-to-noiseratio,ENR2023/2/524SDE_16信號檢測理論綜述假設(shè)Hj為真時(shí)判決所付出的條件平均代價(jià)為若Hj為真的概率P(Hj
)已知,則判決所付出的總平均代價(jià)(也稱為平均風(fēng)險(xiǎn))為貝葉斯準(zhǔn)則(BayesCriterion):平均代價(jià)最小貝葉斯準(zhǔn)則:就是在假設(shè)Hj的先驗(yàn)概率P(Hj)已知,各種判決代價(jià)因子Cij給定的情況下,使平均代價(jià)C最小的準(zhǔn)則。代價(jià)因子Cij:表示假設(shè)Hj為真時(shí),判決假設(shè)Hi成立所付出的代價(jià)。約束條件C10>C00,C01>C11。2023/2/525SDE_16信號檢測理論綜述貝葉斯準(zhǔn)則(Bayes)極小化極大準(zhǔn)則(minimax)奈曼-皮爾遜準(zhǔn)則(Neymann-Pearson)……貝葉斯準(zhǔn)則(BayesCriterion)貝葉斯準(zhǔn)則:就是在假設(shè)Hj的先驗(yàn)概率P(Hj)已知,各種判決代價(jià)因子Cij給定的情況下,使平均代價(jià)C最小的準(zhǔn)則。1.概念代價(jià)因子Cij:表示假設(shè)Hj為真時(shí),判決假設(shè)Hi成立所付出的代價(jià)。約束條件C10>C00,C01>C11。常用的信號檢測準(zhǔn)則2023/2/526SDE_16信號檢測理論綜述ThreeCommonCostFunctions2023/2/527SDE_16信號檢測理論綜述假設(shè)Hj為真時(shí)判決所付出的條件平均代價(jià)為若Hj為真的概率P(Hj
)已知,則判決所付出的總平均代價(jià)(也稱為平均風(fēng)險(xiǎn))為貝葉斯準(zhǔn)則:平均代價(jià)C的表達(dá)式2023/2/528SDE_16信號檢測理論綜述2023/2/529SDE_16信號檢測理論綜述2023/2/530SDE_16信號檢測理論綜述2023/2/531SDE_16信號檢測理論綜述2023/2/532SDE_16信號檢測理論綜述2023/2/533SDE_16信號檢測理論綜述信源概率轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)觀測空間R判決準(zhǔn)則H0或H1H0或H1觀測空間R:在信源不同輸出下,觀測空間R是由概率轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)所形成的可能觀測的集合。觀測量可以是一維的,也可以是N維矢量。 兩種信號狀態(tài)下N維觀測信號矢量的N維聯(lián)合概率密度為。如果沒有噪聲的干擾,信源輸出的某一種確知信號將映射到觀測空間中的某一點(diǎn),但在噪聲干擾的情況下,他將以一定的概率映射到整個(gè)觀測空間,觀測空間某點(diǎn)的概率為。第三章信號檢測的基本理論3.2假設(shè)檢測的基本概念基本檢測理論模型2023/2/534SDE_16信號檢測理論綜述信源概率轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)觀測空間R判決準(zhǔn)則H0或H1H0或H1基本檢測理論模型判決準(zhǔn)則:觀測信號落入觀測空間后,就可以用來推斷哪一個(gè)假設(shè)成立是合理的,即判決信號屬于哪種狀態(tài)。為此需要建立一個(gè)判決準(zhǔn)則,判決觀測空間的每一個(gè)點(diǎn)對應(yīng)著一個(gè)相應(yīng)的假設(shè)Hi(i=0,1)例如:在二元信號檢測中,把整個(gè)觀測空間R劃分為R0和R1兩個(gè)子空間,稱為判決域。判決準(zhǔn)則2023/2/535SDE_16信號檢測理論綜述
M元信號檢測中,信源有M種可能的輸出信號狀態(tài),分別記為Hj,(j=0,1,2,……,M-1)。在噪聲的干擾背景中,信源的每種輸出信號經(jīng)過概率轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)生成隨機(jī)觀測量。M元信號檢測的判決域R6R0R1R2R3R4R5第三章信號檢測的基本理論3.2假設(shè)檢測的基本概念M元信號檢測理論模型2023/2/536SDE_16信號檢測理論綜述第三章信號檢測的基本理論3.2假設(shè)檢測的基本概念判決假設(shè)H0H1H0(H0|H0)(H1|H1)H1(H1|H0)(H0|H1)二元信號的判決結(jié)果。對于二元假設(shè)檢驗(yàn),判決結(jié)果必然是下面四中情況之一:(1)假設(shè)H0為真,判決假設(shè)H0成立,記為(H0|H0);正確判斷(2)假設(shè)H0為真,判決假設(shè)H1成立,記為(H1|H0);錯(cuò)誤判斷(3)假設(shè)H1為真,判決假設(shè)H0成立,記為(H0|H1);錯(cuò)誤判斷(4)假設(shè)H1為真,判決假設(shè)H1成立,記為(H1|H1);正確判斷二元信號的判決情況2023/2/537SDE_16信號檢測理論綜述第三章信號檢測的基本理論3.2假設(shè)檢測的基本概念判決假設(shè)H0H1H0P(H0|H0)P(H0|H1)H1P(H1|H0)P(H1|H1)P(Hi|Hj)含義:在假設(shè)Hj為真的條件下,判決假設(shè)Hi成立的概率。假設(shè)觀測量落在Ri域判決Hi成立,則有二元信號的判決概率2023/2/538SDE_16信號檢測理論綜述x0P(n)+AxP(x|H1)-AxP(x|H0)舉例說明,當(dāng)N=1時(shí)。二元信號的概率分布2023/2/539SDE_16信號檢測理論綜述第三章信號檢測的基本理論3.2假設(shè)檢測的基本概念x+AP(x|H1)-AP(x|H0)P(H1|H0)x0R1R0P(H0|H1)二元信號檢測的判決域劃分與判決概率2023/2/540SDE_16信號檢測理論綜述第三章信號檢測的基本理論3.2假設(shè)檢測的基本概念P(Hi|Hj)含義:在假設(shè)Hj為真的條件下,判決假設(shè)Hi成立的概率。假設(shè)觀測量落在Ri域判決Hi成立,則有顯然將有M2種判決結(jié)果,其中只有M種判決是正確的。小結(jié):為了獲得某種意義上的最佳檢測結(jié)果,需正確劃分觀測空間R中各個(gè)判決域Ri(i=0,1,2,…,M-1)。問題:需要尋求最佳檢測準(zhǔn)則,獲得最佳檢測結(jié)果。M元信號的情況2023/2/541SDE_16信號檢測理論綜述貝葉斯準(zhǔn)則(Bayes)極小化極大準(zhǔn)則(minimax)奈曼-皮爾遜準(zhǔn)則(Neymann-Pearson)……3.3貝葉斯準(zhǔn)則(BayesCriterion)貝葉斯準(zhǔn)則:就是在假設(shè)Hj的先驗(yàn)概率P(Hj)已知,各種判決代價(jià)因子Cij給定的情況下,使平均代價(jià)C最小的準(zhǔn)則。1.概念代價(jià)因子Cij:表示假設(shè)Hj為真時(shí),判決假設(shè)Hi成立所付出的代價(jià)。約束條件C10>C00,C01>C11。常用的信號檢測準(zhǔn)則2023/2/542SDE_16信號檢測理論綜述假設(shè)Hj為真時(shí)判決所付出的條件平均代價(jià)為若Hj為真的概率P(Hj
)已知,則判決所付出的總平均代價(jià)(也稱為平均風(fēng)險(xiǎn))為貝葉斯準(zhǔn)則:平均代價(jià)C的表達(dá)式2023/2/543SDE_16信號檢測理論綜述整理得:固定平均代價(jià)q(x)2023/2/544SDE_16信號檢測理論綜述根據(jù)Bayes準(zhǔn)則,應(yīng)使C最小。判決域劃分:在R0域內(nèi),q(x)<0.Bayes判決準(zhǔn)則:即LRT其中:λ(x)稱為似然比函數(shù),η稱為似然比檢測門限。說明:似然比檢驗(yàn)(LRT:likelihoodRatioTest)是似然比函數(shù)λ(x)于與檢測門限η進(jìn)行比較,λ(x)是一個(gè)依賴于觀測量x的函數(shù),因此是一個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。2023/2/545SDE_16信號檢測理論綜述簡化形式:如果似然函數(shù)含有指數(shù)形式,可以簡化判決準(zhǔn)則,即簡化的貝葉斯準(zhǔn)則為似然判決器λ(x)計(jì)算器判決器xkη2023/2/546SDE_16信號檢測理論綜述對數(shù)似然判決器lnλ(x)計(jì)算器判決器xkη2023/2/547SDE_16信號檢測理論綜述第三章信號檢測的基本理論3.3貝葉斯準(zhǔn)則例題:在二元數(shù)字通信系統(tǒng)中,假設(shè)為H1時(shí),信源輸出為正電壓A,假設(shè)為H0時(shí),信源輸出為零電平。信號在通信信道傳輸過程中疊加了高斯噪聲n(t);每種信源的持續(xù)時(shí)間為T,在接收端對接收到的信號x(t)在T時(shí)間內(nèi)進(jìn)行N次獨(dú)立采樣,樣本為xk(k=1,2,…,N)。已知噪聲樣本nk是均值為零、方差為σn2的高斯噪聲。(1)試建立信號檢測系統(tǒng)的信號模型;(2)若似然檢測門限已知,確定似然比檢驗(yàn)的判決表達(dá)式;(3)計(jì)算判決概率P(H1|H0)和P(H1|H1)。貝葉斯準(zhǔn)則Ex1.2023/2/548SDE_16信號檢測理論綜述解:(1)接收信號模型為:解:(1)接收信號模型為:在(0,T)內(nèi)進(jìn)行N次獨(dú)立采樣后,接收信號模型為:其中xk
之間相互獨(dú)立。2023/2/549SDE_16信號檢測理論綜述(2)已知在兩種假設(shè)情況下,似然函數(shù)為:由于N次采樣的樣本xk
之間是獨(dú)立同分布(iid)的,所以2023/2/550SDE_16信號檢測理論綜述這樣,似然比函數(shù)為似然比函數(shù)檢驗(yàn)(LRT)為2023/2/551SDE_16信號檢測理論綜述取對數(shù)進(jìn)一步整理得(3)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是N個(gè)信號的平均值,它是xk(k=1,2,…,N)的函數(shù),是個(gè)隨機(jī)變量。說明:由于N次采樣的樣本xk之間是獨(dú)立同分布(iid)的,因此l(x)在兩種假設(shè)情況下均服從高斯分布,均值和方差計(jì)算過程如下。2023/2/552SDE_16信號檢測理論綜述假設(shè)H0情況下,均值和方差分別為:假設(shè)H1情況下,同樣的方法計(jì)算均值和方差為:2023/2/553SDE_16信號檢測理論綜述用l表示l(x),有根據(jù)判決準(zhǔn)則,2023/2/554SDE_16信號檢測理論綜述解畢。2023/2/555SDE_16信號檢測理論綜述例題:設(shè)二元假設(shè)檢驗(yàn)的觀測信號模型為其中n為均值為零,方差為0.5的高斯觀測噪聲。若兩種假設(shè)是等先驗(yàn)概率的,代價(jià)因子分別為試求最佳(貝葉斯)判決表示式和平均代價(jià)C。貝葉斯準(zhǔn)則Ex22023/2/556SDE_16信號檢測理論綜述解:似然比檢測門限為2023/2/557SDE_16信號檢測理論綜述Bayes判決表示式為兩邊取對數(shù),得顯然似然比函數(shù)服從高斯分布,令l(x)=x在兩種假設(shè)下,有2023/2/558SDE_16信號檢測理論綜述說明:如果調(diào)整檢測門限偏離了-0.1733,則計(jì)算出的C均大于1.8269,這從側(cè)面驗(yàn)證了貝葉斯準(zhǔn)則的卻能使平均代價(jià)最小。2023/2/559SDE_16信號檢測理論綜述第三章信號檢測的基本理論概念:在對各假設(shè)的先驗(yàn)概率P(Hj)和各種判決的代價(jià)因子Cij進(jìn)行約束的條件下,將會得到它的派生準(zhǔn)則。本節(jié)主要討論二元信號情況下,貝葉斯派生的幾種準(zhǔn)則。1.最小平均錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則派生過程:當(dāng)C00=C11=0,C10=C01=1時(shí),平均代價(jià)為派生貝葉斯準(zhǔn)則2023/2/560SDE_16信號檢測理論綜述最小平均錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則:使平均錯(cuò)誤概率最小的準(zhǔn)則。(minimummeanprobabilityoferrorcriterion)類似于貝葉斯準(zhǔn)則的分析方法,Pe表示為為了使Pe最小,將所有滿足q(x)<0的x劃歸R0域,判決假設(shè)H0成立。q(x)這樣,所有滿足q(x)>0的劃歸R1域,判決假設(shè)H1成立。2023/2/561SDE_16信號檢測理論綜述此時(shí),LRT(似然比判決)式為LRT式的簡化形式為2023/2/562SDE_16信號檢測理論綜述2.最大似然準(zhǔn)則(maximumlikelihoodcriterion)派生過程:當(dāng)C00=C11=0,C10=C01=1,P(H0)=P(H1)=0.5LRT為說明:最小平均錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則和最大似然準(zhǔn)則都是貝葉斯準(zhǔn)則特例。2023/2/563SDE_16信號檢測理論綜述例:在OOK通信系統(tǒng)中,兩個(gè)假設(shè)下的觀測信號模型為其中,觀測噪聲n~N(0,σn2);信號A是常數(shù),且A>0。若兩個(gè)假設(shè)的先驗(yàn)概率P(Hj)相等,代價(jià)因子C00=C11=0,C10=C01=1,采用最小平均錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則,確定判決表示式,并求平均錯(cuò)誤概率。解:在兩個(gè)假設(shè)下,觀測量x的概率密度函數(shù)分別為2023/2/564SDE_16信號檢測理論綜述因?yàn)镃00=C11=0,C10=C01=1,P(H0)=P(H1)=0.5經(jīng)過化簡整理得此時(shí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量l(x)=x。有2023/2/565SDE_16信號檢測理論綜述根據(jù)檢測準(zhǔn)則,判決門限為A/2,所以兩種錯(cuò)誤檢測概率為:2023/2/566SDE_16信號檢測理論綜述這樣平均錯(cuò)誤概率為說明:顯然信噪比越高,平均錯(cuò)誤概率就越小,檢測性能就越好。2023/2/567SDE_16信號檢測理論綜述3.最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則(maximumaposteriorprobabilitycriterion)派生過程:當(dāng)C10-C00=C01-C11時(shí),判決準(zhǔn)則表達(dá)式為貝葉斯準(zhǔn)則等價(jià)表示為2023/2/568SDE_16信號檢測理論綜述第三章信號檢測的基本理論3.4派生貝葉斯準(zhǔn)則說明:在已知觀測量x條件下,假設(shè)H1和H2為真的概率稱為后驗(yàn)概率。2023/2/569SDE_16信號檢測理論綜述4.極小化極大準(zhǔn)則貝葉斯準(zhǔn)則應(yīng)用條件:給定代價(jià)因子和先驗(yàn)概率。貝葉斯準(zhǔn)則問題:當(dāng)給定代價(jià)因子,而先驗(yàn)概率未知,此時(shí)判決門限η=η[P(H0)]是P(H0)的函數(shù),如何檢測?解決方法:當(dāng)給定代價(jià)因子,而先驗(yàn)概率未知時(shí),采用極小化極大準(zhǔn)則。2023/2/570SDE_16信號檢測理論綜述為了描述方便,現(xiàn)將有關(guān)符號改記如下:平均代價(jià)為:當(dāng)代價(jià)因子確定,而先驗(yàn)概率未知,此時(shí)判決門限η是P1的函數(shù),即η=η(P1),則PF和PM也是P1的函數(shù),整理C得:虛警概率:漏報(bào)概率:2023/2/571SDE_16信號檢測理論綜述說明:可以證明,當(dāng)似然比λ(x)
是嚴(yán)格單調(diào)的概率分布隨機(jī)變量時(shí),貝葉斯平均代價(jià)C是P1的上凸函數(shù)。如圖中曲線a所示。平均代價(jià)C與P1的關(guān)系曲線分析:P1未知,為了仍能采用貝葉斯準(zhǔn)則,只能假設(shè)一個(gè)先驗(yàn)概率P1g,得到貝葉斯準(zhǔn)則的似然判決門限η=η(P1g),由此可以計(jì)算獲得PM(P1g)和PF(P1g)
。
0P1gP1g*
1P1C(P1)aCmin2023/2/572SDE_16信號檢測理論綜述平均代價(jià)C與P1的關(guān)系曲線C(P1)a0P1gP1g*
P111P1b分析:此時(shí)的平均代價(jià)與實(shí)際的先驗(yàn)概率之間的關(guān)系是一條直線,如圖中曲線b所示。從圖中可以觀察到,除了P1g點(diǎn)外,其他的P1處b曲線的值均大于a曲線的值。
如P1=P11時(shí),實(shí)際的平均代價(jià)遠(yuǎn)大于最小平均代價(jià)Cmin。Cmin此時(shí)的平均代價(jià)有如關(guān)系:問題:既然無法預(yù)測P1g與實(shí)際的P1之間偏差的大小,如何避免產(chǎn)生過分大的代價(jià)?2023/2/573SDE_16信號檢測理論綜述問題:既然無法預(yù)測P1g與實(shí)際的P1之間偏差的大小,如何避免產(chǎn)生過分大的代價(jià)?解決辦法:使猜測先驗(yàn)概率為P1g*
,獲得的平均代價(jià)曲線如c所示。雖然此處貝葉斯準(zhǔn)則的平均代價(jià)最大,但此時(shí)無論實(shí)際的先驗(yàn)概率P1與P1g
*有多大的偏差,平均代價(jià)都等于Cminmax,不會產(chǎn)生更大的代價(jià)。
平均代價(jià)C與P1的關(guān)系曲線C(P1)a0P1gP1g*
P111P1bCminCminmaxc2023/2/574SDE_16信號檢測理論綜述P1g*的求解方法如下。令整理得這就是極小化極大準(zhǔn)則的極小化極大方程。解方程就可求得P1g
*,從而得到似然比門限η*。此時(shí)的平均代價(jià):2023/2/575SDE_16信號檢測理論綜述近一步分析。此時(shí)極小化極大代價(jià)就是平均錯(cuò)誤概率。(極小化極大方程)(極小化極大方程)2023/2/576SDE_16信號檢測理論綜述例2:在OOK通信系統(tǒng)中,兩個(gè)假設(shè)下的觀測信號模型為其中,觀測噪聲n~N(0,σn2);信號A是常數(shù),且A>0。若兩個(gè)假設(shè)的先驗(yàn)概率P(Hj)未知,代價(jià)因子C00=C11=0,C10=C01=1,采用極小化極大準(zhǔn)則,試確定檢測門限和平均錯(cuò)誤概率。解:在兩個(gè)假設(shè)下,觀測量x的概率密度函數(shù)分別為2023/2/577SDE_16信號檢測理論綜述似然比函數(shù)為假設(shè)判決門限為η,則化簡得顯然,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量l(x)=x.2023/2/578SDE_16信號檢測理論綜述因?yàn)镃00=C11=0,C10=C01=1,X在兩種假設(shè)情況均服從高斯分布,根據(jù)判決準(zhǔn)則,有此時(shí)極小化極大方程為:PF=PM,2023/2/579SDE_16信號檢測理論綜述即極小化極大方程為解得此時(shí)平均錯(cuò)誤概率式中2023/2/580SDE_16信號檢測理論綜述分析:
Cij未知,P(Hi)未知,判決門限無法確定。此時(shí)人們最關(guān)心的是判決概率
P(H1|H0)和P(H1|H1)。(1)奈曼-皮爾遜準(zhǔn)則的概念希望:P(H1|H0)小,P(H1|H1)大。奈曼-皮爾遜準(zhǔn)則
Neyman-PearsonCriterion\N-P2023/2/581SDE_16信號檢測理論綜述xxP(x|Hj)P(x|H1)P(x|H0)R1R0P(H1|H1)P(H1|H0)P(x|H1)P(x|H0)η2023/2/582SDE_16信號檢測理論綜述N-P準(zhǔn)則:在錯(cuò)誤概率PF=P(H1|H0)=α
的約束條件下,使正確判決概率P(H1|H1)=最大的準(zhǔn)則。N-P準(zhǔn)則應(yīng)用:雷達(dá)、聲納等信號的檢測問題。PF=P(H1|H0)也稱為虛警概率;PD=P(H1|H1)也稱為檢測概率。(2)奈曼-皮爾遜準(zhǔn)則存在的說明說明:原則上判決域R0和R1有無限多種劃分的方法,他們都可以在保證錯(cuò)誤概率PF一定,但是他們的檢測概率卻是不同的。2023/2/583SDE_16信號檢測理論綜述第三章信號檢測的基本理論3.4派生貝葉斯準(zhǔn)則xP(x|H1)P(x|H0)R1R0P(H1|H1)方法一P(H1|H0)P(H1|H0)P(x|H0)R1R02023/2/584SDE_16信號檢測理論綜述第三章信號檢測的基本理論3.4派生貝葉斯準(zhǔn)則方法三P(H1|H0)問題:在虛警概率PF=
P(H1|H0)相同的情況下,不同的判決準(zhǔn)則將得到不同大小的檢測概率PD。如何獲得最大的PD?P(x|H0)R1R0R02023/2/585SDE_16信號檢測理論綜述(3)奈曼-皮爾遜準(zhǔn)則的判決表達(dá)式目標(biāo):P(H1|H0)=α
,P(H1|H1)=最大,即J=P(H0|H1)最小。利用拉格朗日(Largrange)乘子μ(μ≥0),構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)
固定、非負(fù)
q(x)分析:要使J最小,將x滿足q(x)<0的部分劃給R0域,其余給R1。第三章信號檢測的基本理論3.4派生貝葉斯準(zhǔn)則2023/2/586SDE_16信號檢測理論綜述似然比檢驗(yàn)的形式為為了滿足P(H1|H0)=α
約束條件,選擇的μ需要滿足即解上面方程,可以求出判決門限μ。說明:實(shí)現(xiàn)過程中需要分析檢測統(tǒng)計(jì)量的分布特征。2023/2/587SDE_16信號檢測理論綜述奈曼-皮爾遜(N-P)準(zhǔn)則與Bayes準(zhǔn)則之間的關(guān)系:貝葉斯準(zhǔn)則顯然,當(dāng)N-P準(zhǔn)則Bayes準(zhǔn)則就變成了N-P準(zhǔn)則。小結(jié):奈曼-皮爾遜(N-P)準(zhǔn)則是貝葉斯準(zhǔn)則的特例。2023/2/588SDE_16信號檢測理論綜述例3:在二元數(shù)字通信系統(tǒng)中,假設(shè)為H1時(shí)信源輸出為1,假設(shè)為H0時(shí)信源輸出為0,信號在通信信道上傳輸時(shí)疊加了均值為零、方差為1的高斯噪聲。試構(gòu)造一個(gè)P(H1|H0)=0.1的N-P接收機(jī)。解:已知α=0.1因?yàn)樵肼昻服從N(0,1)用x表示接收信號,n表示噪聲,則兩種假設(shè)情況下接收信號2023/2/589SDE_16信號檢測理論綜述似然比為化簡為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為x。當(dāng)約束條件滿足時(shí),有解得2023/2/590SDE_16信號檢測理論綜述檢驗(yàn)概率為P(x|Hj)P(l|H1)P(l|H0)11.29P(H1|H1)2023/2/591SDE_16信號檢測理論綜述(1)Cij和P(Hi)均已知,采用Bayes準(zhǔn)則;(3)P(Hi)=0.5,C00=C11=0,C10=C01=1,最大似然概率準(zhǔn)則;(4)P(Hi)未知,C00-C11=C10-C01,最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則;(5)Cij已知,P(Hi)未知,采用極小化極大準(zhǔn)則;(2)P(Hi)已知,C00=C11=0,C10=C01=1,采用的最小平均錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則。(6)Cij未知,P(Hi)未知,采用N-P準(zhǔn)則,但需有其他條件。二元信號檢測判決準(zhǔn)則小結(jié)2023/2/592SDE_16信號檢測理論綜述第三章信號檢測的基本理論3.5假設(shè)檢驗(yàn)的性能假設(shè)檢驗(yàn)的性能—小結(jié):不論那種準(zhǔn)則,其檢驗(yàn)性能的優(yōu)劣都體現(xiàn)在虛警概率PF和檢測概率PD上。P(l|H1)P(l|H0)PDP(l|H1)P(l|H0)PF接收機(jī)的工作特性2023/2/593SDE_16信號檢測理論綜述說明:經(jīng)過計(jì)算我們發(fā)現(xiàn),雖然觀測空間R中的隨機(jī)變量x的類型有所不同,但是接收機(jī)的工作特性(ROC:ReceiverOperatingCharacteristic)總是具有相似的形狀,如圖所示。11PFPDSNR增加門限η增加0η=0η=∞SNR=0小結(jié):接收機(jī)工作特性(ROC)是似然檢驗(yàn)性能的完整描述。接收機(jī)工作特性(ROC)如:對于N-P準(zhǔn)則,給定了PF=α,則其解就是PF=α的直線與SNR=d1工作特性曲線的交點(diǎn)c,該點(diǎn)對應(yīng)的PD就是PF=α約束條件下,SNR=d1時(shí)的檢測概率。d1αc2023/2/594SDE_16信號檢測理論綜述信源有M個(gè)可能的輸出時(shí),每個(gè)可能對應(yīng)一個(gè)假設(shè)。顯然,對于M種假設(shè),收端共有M2種可能的情況,其中有M種是正確檢測,其余M2-M=M(M-1)是錯(cuò)誤判決。H0H1H2…HM-1H0
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