(中国西南电子技术研究所，成都610036)

1 引 言

信号检测是侦测系统的基础，即在噪声中检测有无信号。信号检测主要包含三方面内容：判决统计量的选取、判决门限的调整和判决算法的确定。自适应门限检测即通过自动计算判决统计量以设置合理的门限，并自动判决信号有无。常见的判决统计量包括时域和频域的统计量，时域统计量为信号能量[1-2]，频域统计量则包括幅度谱[3]、循环谱[4-5]。另外，针对特定信号检测的二阶矩(相关函数)、高阶矩[6]甚至高阶累积量[7-8]也用于判决统计量，但计算复杂度很高，不适合高密度的脉冲信号检测。而时域的信号能量判决和频域的幅度谱判决，需要先检测出一段时间内的信号功率并以此作为当前检测的门限，然后随着时间推移依次滑动，自适应调整检测门限，当大信号比邻小信号时，门限会被拉高，造成漏检。

为降低计算复杂度，并解决传统自适应门限检测方法中大信号比邻小信号时门限被拉高的问题，本文提出一种基于噪声分布特性的自适应门限算法，用于对脉冲信号进行目标检测。

2 信号幅度差分模型

从接收机采集得到的数字脉冲序列可表示为

(1)

式中：s(n)表示复信号序列，η(n)表示叠加的噪声，Ω(s)表示存在目标信号的区域。忽略量化噪声因素，η(n)主要源于接收机噪声，服从高斯分布，为了分析方便，可设为均值为0、方差为σ2的加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise，AWGN)。为了方便讨论，这里假设噪声的频谱无限宽，信号幅度是方波型(其他梯形状与方波型的差别不大)。……