阿尔贝海姆

使用阿尔伯斯海姆方程计算信噪比 (SNR)。

资料库	`EngeePhased`.

语法

函数调用

可以通过以下方式调用 albersheim 函数：

SNR = albersheim(Pd,Pfa)` 返回信噪比 (SNR)，单位为 dB。该值表示实现单个信号的指定检测概率（参数 Pd）和误报概率（参数 Pfa）所需的比率。
SNR = albersheim(Pd,Pfa,N) "指定对 N 个样本进行非一致性积分时所需的信噪比（SNR）。

参数

输入

Pd — 检测概率
正标量

Details

以正标量形式给出的检测概率。

数据类型: single, Float64

Pfa — 误报概率
正标量

Details

误报概率，以正标量表示。

数据类型: single, Float64

N - 非相干积分的脉冲数
1（默认值） | `正标量

Details

非相干积分的脉冲数，设置为正标量。

数据类型: single, Float64

例子

计算检测概率的信噪比

Details

根据误报概率，计算单脉冲所需的信噪比 (SNR) 值，以获得等于 0.9 的检测概率。

将检测概率设为 0.9，误报概率设为 0.0001 至 0.01。

Pd = 0.9
Pfa = 0.0001:0.0001:0.01
snr = albersheim.(Pd, Pfa) # 执行所有虚警概率的Albersheim方程的循环。
plot(Pfa, snr, xaxis = :log10, title = "Required SNR for P_D = $Pd (N = 1)", ylabel = "Required SNR (dB)", xlabel = "Probbility of False Alarm", legend = false, minorgrid = true)

计算 10 个脉冲检测概率的信噪比

Details

根据误报概率，计算 10 个非相干积分脉冲所需的信噪比 (SNR) 值，以获得等于 0.9 的检测概率。

将检测概率设为 0.9，误报概率设为 0.0001 至 0.01。

Pd = 0.9
Pfa = 0.0001:0.0001:0.01
Npulses = 10
snr = albersheim.(Pd, Pfa, Npulses) # 根据Albersheim方程对所有虚警概率执行循环。
plot(Pfa, snr, xaxis = :log10, title = "Required SNR for P_D = $Pd (N = $Npulses)", ylabel = "Required SNR (dB)", xlabel = "Probbility of False Alarm", legend = false, minorgrid = true)

此外

阿尔伯斯海姆方程

Details

阿尔伯斯海姆方程使用封闭形式近似计算信噪比 (SNR)。在存在独立且同分布高斯噪声的情况下，要使静态目标达到指定的探测概率和误报概率，就需要信噪比值。该近似值对线性探测器有效，并可扩展到 N 个样本的非相干积分。

假设

和

其中和分别为误报概率和检测概率。

以 dB 为单位的所需 SNR 的阿尔伯斯海姆方程：

其中 N 是非相干积分样本的数量。