罗忠涛, 郭人铭, 詹燕梅

(重庆邮电大学通信与信息工程学院, 重庆 400065)

0 引 言

高斯噪声普遍存在于大多数系统,但非高斯噪声在一些特定场景中有决定性影响。例如,长波通信中的大气噪声[1],电力线通信中的电晕效应等引起的脉冲[2-3]等,均含有大量的大幅值噪声样本。此类噪声在概率密度函数(probability density function, PDF)上表现为具有明显的厚拖尾,被称为脉冲噪声或脉冲性噪声[4]。当存在脉冲噪声时,基于匹配滤波的常规检测性能会显著下降,因此脉冲噪声下的稳健检测技术研究很有必要。

脉冲噪声抑制有多种途径,其中一类方法是自适应滤波,重点是设计滤波准则与算法,如恒虚警中值滤波[5]、最小分散系数准则[6]、最大相关熵准则[7]、对数最小平均次幂准则[8]等。不过,此类方法在应用上比零记忆非线性(zero-memory nonlinearity, ZMNL)变换更复杂。

本文关注针对平稳脉冲白噪声的非线性变换设计。此设计的应用结构很简单，只需在常规匹配滤波之前增加一个非线性处理器。其技术原理来自统计信号处理理论[9]。最大似然检测是最优检测器[9-10],在低信噪比(signal to noise ratio，SNR)下可近似为局部最优检测(locally optimal detection，LOD)，然后使用LOD结构而设计非线性变换函数。

为此，待解决问题可以描述为：在脉冲噪声下，如何设计非线性变换函数，以提高检测性能。近半个世纪以来，学者们在脉冲噪声的非线性变换函数设计上一直开展着研究。

本文首先介绍针对脉冲噪声的非线性设计问题，然后综述工作将从噪声模型、函数模式与设计方法3个方面梳理现有研究，再总结研究路线和成果上的共性规律。……