GLRT Detector
Блок GLRT-алгоритма детектирования приемника.
Описание
Блок GLRT Detector выполняет обнаружение сигналов с неизвестными параметрами в присутствии шума. Неизвестные параметры включают амплитуду, фазу, частоту и время прихода сигнала. Детектор заменяет неизвестные параметры их оценками максимального правдоподобия при гипотезе отсутствия сигнала и альтернативной гипотезе присутствия сигнала . Затем двоичный детектор выбирает между нулевой гипотезой и альтернативной гипотезой на основе измерений. Если гипотеза наилучшим образом учитывает данные, детектор определяет, что цель отсутствует. Если гипотеза лучше всего соответствует данным, детектор определяет, что цель присутствует.
Порты
Вход
#
X
—
входной сигнал
вещественный вектор N на 1
| вещественный вектор N на 1
| вещественная матрица N на M
| комплексная матрица N на M
Details
Входные данные, заданные в виде вещественного или комплексного вектора на или вещественной или комплексной матрицы на . – это длина сигнала, а – количество каналов данных. Детектирование выполняется вдоль столбцов X. Размер каждой строки не может меняться во время симуляции.
-
Если , X представляет собой один канал данных.
-
Если , X может представлять собой выборки отсчетов из каналов данных. Потоки данных могут быть позже объединены, например, с помощью формирования луча.
Входные данные имеют общую интерпретацию. Например, данные могут быть интерпретированы как:
-
Временной ряд – образцы временного ряда.
-
Датчик – представляет собой моментальный снимок выборки отсчетов из набора датчиков.
Типы данных |
|
Поддержка комплексных чисел |
Да |
#
Hyp
—
дополненная линейная матрица ограничений равенства
вещественная матрица R на (P+1)
| комплексная матрица R на (P+1)
Details
Дополненная матрица ограничений линейного равенства, заданная как вещественная или комплексная матрица на . Матрица имеет вид [A, b] и представляет собой уравнение:
где неизвестные параметры содержатся в переменной . A имеет ранг . Дополненная матрица ограничений линейного равенства выражает нулевую гипотезу .
Для этой модели сигнала GLRT-детектор определяет, отвергать ли нулевую гипотезу, которая выражается в форме AΘ = b, где A – матрица на с рангом и рангом , а b – вектор на . A и b находятся в дополненной матрице ограничений линейного равенства hyp = [A, b]. Поскольку существует моделей сигналов, GLRT-детектор выводит результаты обнаружения для каждого столбца X.
Типы данных |
|
Поддержка комплексных чисел |
Да |
#
Obs
—
матрица наблюдений
массив N на P на D
Details
Матрица наблюдений для линейной детерминированной модели сигнала, заданная в виде массива на на , где , ранг , – количество моделей сигнала, а белый гауссовский шум – вектор на , определяемый аргументом ковариации ncov
. Матрица наблюдений определяется как X =obs*param+ noise
.
- Пример
-
30.0
Типы данных |
|
Поддержка комплексных чисел |
Да |
#
NCov
—
заданная мощность шума
положительный скаляр
Details
Мощность шума, заданная в виде скаляра или вектора-строки длиной .
-
Если NCov – скаляр, он представляет собой равную известную мощность шума для моделей.
Если NCov – вектор-строка длиной , он представляет задаваемую мощность шума для моделей соответственно.
Зависимости
Чтобы использовать этот порт, установите флажок параметра Enable known noise power input.
Типы данных |
|
Поддержка комплексных чисел |
Нет |
Выход
#
Y
—
результаты обнаружения
логический вектор D на M
| вектор целых значений 1 на L
| матрица целых значений 2 на L
Details
Результаты обнаружения моделей для независимых выборок данных, возвращаемые в виде логического вектора на pr. Формат Y зависит от значения параметра Output format. По умолчанию для параметра Output format установлено значение Detection result
.
-
Если для параметра Output format установлено значение
Detection result
, Y – это матрица , содержащая результаты логического обнаружения, где – это количество моделей сигналов, а – количество столбцов X. Для каждой строки – этоtrue
в столбце, если в соответствующем столбцеarg
есть обнаружение. В противном случае Y – этоfalse
. -
Если для параметра Output format установлено значение
Detection index
, Y – это вектор на или матрица на , содержащая индексы обнаружения, где – это количество обнаружений, найденных в выборках данных и моделях . Если X – вектор-столбец, – вектор на , содержащий индекс обнаружений, найденных в моделях . Когда X является матрицей, Y – это матрица на , и каждый столбец имеет вид[detrow;detcol]
, гдеdetrow
– индекс модели, аdetcol
– индекс столбца .
Типы данных |
|
Поддержка комплексных чисел |
Нет |
#
Stat
—
статистика обнаружения
матрица N на (по умолчанию)
| вектор 1 на L
Details
Статистика обнаружения, возвращаемая в виде матрицы на или вектора на . Значение Stat зависит от значения параметра Output format.
-
Если для параметра Output format установлено значение
Detection result
, Stat имеет тот же размер, что и Y. -
Если для параметра Output format установлено значение
Detection index
, Stat – это вектор на , содержащий статистику обнаружения для каждого соответствующего обнаружения в Y.
Зависимости
Чтобы использовать этот порт, установите флажок параметра Output detection statistics and threshold.
Типы данных |
|
Поддержка комплексных чисел |
Нет |
#
Th
—
вычисленный порог обнаружения
скаляр
Details
Порог обнаружения, возвращаемый в виде скаляра.
Зависимости
Чтобы использовать этот порт, установите флажок параметра Output detection statistics and threshold.
Типы данных |
|
Поддержка комплексных чисел |
Нет |
#
Param
—
оценки максимального правдоподобия параметров сигнала
массив P на N на D
Details
Оценки максимального правдоподобия (MLE) неизвестных параметров сигнала, возвращаемые в виде массива на на .
Зависимости
Чтобы использовать этот порт, установите флажок параметра Output MLEs of unknown signal parameters.
Типы данных |
|
Поддержка комплексных чисел |
Нет |
#
N
—
мощность шума
положительный скаляр
Details
Расчетная мощность шума, возвращаемая в виде положительного скаляра.
-
Если для параметра Output format установлено значение
Detection result
, N имеет тот же размер, что и Y. -
Если для параметра Output format установлено значение
Detection index
, N возвращает оценку мощности шума размером на для каждого соответствующего обнаружения в Y.
Зависимости
Чтобы использовать этот порт, установите флажок параметра Output estimated noise power.
Типы данных |
|
Поддержка комплексных чисел |
Нет |
Параметры
Параметры
#
Вероятность ложной тревоги —
вероятность ложной тревоги
Вещественное число
Details
Вероятность ложной тревоги, заданная в виде положительного скаляра от 0
до 1
включительно.
Значение по умолчанию |
|
Имя для программного использования |
|
Настраиваемый |
Нет |
#
Формат выходных данных —
формат результатов обнаружения
Результат детектирования
| Индексы обнаружения
Details
Формат результатов обнаружения, возвращаемых в выходной порт Y, задается как Detection result
или Detection index
.
Значение по умолчанию |
|
Имя для программного использования |
|
Настраиваемый |
Нет |
#
Вывод статистики обнаружения и порога —
вывод статистики обнаружения и порога
Логический тип
Details
Установите этот флажок, чтобы вывести статистику обнаружения и порог обнаружения через порты Stat и Th.
Значение по умолчанию |
|
Имя для программного использования |
|
Настраиваемый |
Нет |
#
Задание мощности шума из входного порта (NCov) —
включение входной мощности шума
Логический тип
Details
Установите этот флажок, чтобы включить ввод мощности шума через порт NCov.
Зависимости
Чтобы установить этот флажок, снимите флажок Output estimated noise power.
Значение по умолчанию |
|
Имя для программного использования |
|
Настраиваемый |
Нет |
#
Вывод оценок максимального правдоподобия при неизвестных параметрах сигнала —
включение вывода оценки максимального правдоподобия
Логический тип
Details
Установите этот флажок, чтобы вывести оценку максимального правдоподобия параметров сигнала через порт Param.
Значение по умолчанию |
|
Имя для программного использования |
|
Настраиваемый |
Нет |
#
Вывод оценок мощности шума —
вкючение вывода расчетной мощности шума
Логический тип
Details
Установите этот флажок, чтобы вывести расчетную мощность шума через порт N.
Значение по умолчанию |
|
Имя для программного использования |
|
Настраиваемый |
Нет |