电气与电子工程系
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信号检测与估计的实际应用
摘要：信号检测与估计理论是现代信息理论的一个重要分支，是以概率论与数理统计为
工具，综合系统理论与通信工程的一门学科。主要研究在信号、噪声和干扰三者共存条件下，如何正确发现、辨别和估计信号参数。信号的检测与估计技术的应用也越来越受到人们的关注。在实际应用中我们经常需要这方面的知识例如：雷达、通信、声呐、自动控制、模式识别、天气预报、系统识别等技术领域。并在统计识别，射电天文学，雷达天文学，地震学，生物物理学以及医学信号处理等领域获得了广泛应用。这些问题涉及多个学科，多领域知识，所以它是科学领域关注的问题。近年来已经开展了大量相关的研究课题。本论文就是主要针对雷达信号检测和估计的问题加以展开的。
关键词：雷达系统，自动称重信号的检测与估计，信号估计，信号检测。
1，起源和发展
信号检测与估计理论是从20世纪40年代第二次世界大战中由于战争对雷达与声呐技术的需求逐步形成与发展起来的。在整个20世纪40年代，美国科学家维纳和前苏联科学家将随机过程及数理统计的观点引入通信和控制系统，揭示了信息传输和处理的统计本质，建立了最佳线型滤波器理论，即维纳滤波理论。同时，在雷达技术的推动下，诺斯于1943年提出了以输出最大信噪比为准则的匹配滤波器理论。1946年，卡切尼科夫发表了《潜在抗干扰性理论》，用概率论方法研究了信号检测问题，提出了错误判决概率为最小的理想接收机理论，证明了理想接收机应在接收端重现出后验概率最大的信号，即将最大后验概率准则作为一个最佳准则。
在整个20世纪50年代，信号检测与估计理论发展迅速。1953年密德尔顿等人用贝叶斯准则来处理最佳接受问题，使各种准则统一到了风险理论，这就将统计假设检验和统计推断理论等数理统计方法用于信号检测，建立了统计检测理论。
20世纪60年代多部有关信号检测与估计理论的专著问世，范特里斯陆续完成了三部巨作，使信号检测与估计理论趋于成熟。
2，信号检测与估计理论的应用
2.1信号检测与估计有关雷达方面的应用
雷达是利用目标对电磁波的反射(或称为二次散射)现象来发现目标并测定其位置的，空间任一目标所在位置可用下列三个坐标来确定:1>目标的斜距R;2>方位角a;3>仰角B。同时也就是说根据雷达接收到的信号检查是否含有目标反射回波，并从反射回波中测出有关目标状态的数据。
处理仍为线性。
2.2信号检测与估计在自动检重方面的应用
电动轮汽车是大型露天矿的主要运输设备。在大型车辆中，大都采用充有可压缩介质的缸体悬挂结构来传递车厢的荷载。因此，在前后左右四个悬挂缸上安装压力传感器，就可以得到所需要的称重信号。要实现自动测重需了解汽车称重的全过程：卸载信号检测，加载信号检测，满载信号检测。信号估计这里我们使用最小均方误差估计准则
s0,方差为δs2
信号参数S是随机变量，其期望值为E[S]=
。设噪声为零均值白噪声，方差为δs2。显然，样本均值是一种好的估计量，则其估计值为
对于xj=S+nj具体模型，样本均值估计均方误差为：
可以看出，随着样本数m的加大，均方误差减小，在这个意义下，样本均值是S较好的估计。可以基于最小均方误差估计准则选取一种函数形式，使得
均方误差为最小。这里取线性形式，信号估值可以写成如下形式：
式中：hj是线性系数。这个式子用通俗概念理解就是对样本的线性加权平均。系数hj
的确定，可以采用线性维纳滤波器。它的均方误差是：
式中的b是信噪比，可以看出当信噪比比较大时以及样本数比较大时，均方误差可以达到较小的值，因此就取这种最小线性均方误差意义下的估计：
实现电动轮汽车运输现代化定量管理的关键是称重的自动化。对于一个良好的称重信号处理系统来说，不仅应能准确计量，而且还应能在复杂环境下可靠运行。本文从信号的检测与估计两个方面讨论了受到严重干扰的称重信号的处理问题，介绍了最小错误概率检测和最小均方误差估计的设计思想及其实现方法。
3总结：通过这次的学习不仅巩固了信号检测和估计知识方面的学习，更是对目前雷达系统与信号检测与估计在自动检重发展方面有了很深的认识。信号是信息的载体，信息的传输时离不开信号的，所以如何用信号更好更及时的传输有效信息是当前最为关注的
问题，也是科学界一直研究有问题。为了实现信息的及时有效性，信号检测技术的改进还是需要在实验中加以研究和探讨的。总之今后在相关方面我要脚踏实地认真学习。
