基于标准条件数的白化处理下不确定环境中的鲁棒信号检测
信号处理
2026-05-20 v2
摘要
在有色噪声中协方差未知的情况下进行鲁棒信号检测，对于雷达、认知无线电、集成传感与通信（ISAC）以及量子传感应用至关重要。本文为采用白化样本协方差矩阵最大与最小特征值之比的标准条件数（SCN）检测器建立了一个统一的分析框架。该框架同时涵盖了训练和感知噪声统计特性相同的理想条件，以及干扰或欺骗改变感知协方差的扰动条件。尽管SCN具有实际相关性，但其有限样本虚警和检测行为尚未得到分析表征。利用随机矩阵理论（RMT），我们推导了这些概率的一般表达式，为特殊情况提供了闭式结果，并表明SCN在协方差失配下保持了恒虚警率（CFAR）特性。分析和仿真结果证实，所提出的统一框架提供了与传统的基于特征值和LRT的检测器相比一致的检测性能和更强的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2411.17939,
title = {Standard Condition Number-Based Robust Signal Detection with Whitening under Uncertainty},
author = {Tharindu Udupitiya and Saman Atapattu and Prathapasinghe Dharmawansa and Chintha Tellambura and Merouane Debbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.17939},
year = {2026}
}
备注
Accepted for publication in the Proceedings of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference 2026 (WCNC 2026), Kuala Lumpur, Malaysia