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albersheim

使用Albersheim方程要求信噪比

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信噪比= albersheim (prob_Detection prob_FalseAlarm)
信噪比= albersheim (prob_Detection prob_FalseAlarm, N)

描述

信噪比= albersheim (prob_Detection，prob_FalseAlarm）返回以分贝为单位的信噪比。该值指示实现给定的检测概率所需的比率prob_Detection和假警报prob_FalseAlarm一个样本。

信噪比= albersheim (prob_Detection，prob_FalseAlarm，N）的非相干积分所需的信噪比N样本。

例子

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打开生活的脚本

计算所需的单脉冲信噪比，以实现0.9的检测概率作为虚警概率的函数。

设置检测概率为0.9，虚警概率为。0001 ~。01。

Pd = 0.9;Pfa = 0.0001:0.0001: . 01;

把Albersheim方程循环到所有的Pfa上。

信噪比= 0(1、长度(Pfa));为j=1:长度(Pfa)信噪比(j) = albersheim(Pd,Pfa(j));结束

绘制信噪比与Pfa。

semilogx (Pfa、信噪比、“k”，“线宽”, 1)网格轴紧包含(“虚报概率”) ylabel (“所需的信噪比(dB)”)标题(' P_D = 0.9 (N = 1)所需信噪比'）

打开生活的脚本

计算10个非相干积分脉冲所需的信噪比，以实现0.9的检测概率作为虚警概率的函数。

设置检测概率为0.9，虚警概率为。0001 ~。01。

Pd = 0.9;Pfa = 0.0001:0.0001: . 01;Npulses = 10;

在所有的Pfa上循环使用Albersheim方程。

信噪比= 0(1、长度(Pfa));为j=1:长度(Pfa)信噪比(j) = albersheim(Pd,Pfa(j)， npulse);结束

绘制信噪比与Pfa。

semilogx (Pfa、信噪比、“k”，“线宽”, 1)网格轴紧包含(“虚报概率”) ylabel (“所需的信噪比(dB)”)标题(' P_D = 0.9 (N = 10)所需信噪比'）

更多关于

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Albersheim方程

Albersheim的方程使用封闭形式的近似来计算信噪比。在独立和同分布高斯噪声中，该信噪比值是实现非波动目标的指定检测和虚警概率所必需的。该近似对线性探测器是有效的，并可扩展到N个样本的非相干积分。

让

一个 ＝ ln 0.62 P F 一个

和

B ＝ ln P D 1 − P D

在哪里 P F 一个 和 P D 为虚警和检测概率。

所需信噪比(分贝)的Albersheim公式为:

信噪比 ＝ − 5 日志 10 N + ［ 6．2 + 4.54 / N + 0.44 ］ 日志 10 （ 一个 + 0．12 一个 B + 1．7 B ）

在哪里N为非相干积分样本的个数。

参考文献

理查兹硕士。雷达信号处理基础．纽约:麦格劳-希尔出版社，2005，页329。

Skolnik [2], M。雷达系统简介纽约:麦格劳-希尔出版社，2001年，第49页。

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另请参阅

介绍了R2011a

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