【信号检测】基于MVDR算法进行多个人体生命体征检测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

现有的信号检测算法主要在时域,频域以及时频域上进行检测,对角度域的利用尚不成熟.对此,本文以无源定位系统为应用背景,将空间DOA估计中的MVDR算法应用到信号检测领域,提出两种基于最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)空间谱的微弱信号检测算法,分别为最大谱值检测(Maximum Spectrum Detection,MSD)和最大最小谱值比检测(Maximum Minimum Spectrum Ratio Detection,MMR).利用MVDR空域滤波的优势,两种算法对微弱信号都具有较高的检测性能,并且能同时给出目标辐射源相对于观测站的方位信息.另外.本文还应用概率论,随机矩阵,特征值极值分布等理论知识,分析了上述两种算法的可行性.推导了检测门限和检测概率表达式.仿真结果表明,所提算法比经典的特征值类检测算法具有更优的检测性能,其中MMR算法能够克服噪声不确定度的影响.

⛄ 部分代码

%HR_BPF20 Returns a discrete-time filter object.

% MATLAB Code

% Generated by MATLAB(R) 9.5 and Signal Processing Toolbox 8.1.

% Generated on: 07-Apr-2021 20:21:33

% Butterworth Bandpass filter designed using FDESIGN.BANDPASS.

% All frequency values are in Hz.

Fs = 20;  % Sampling Frequency

N   = 8;    % Order

Fc1 = 0.9;  % First Cutoff Frequency

Fc2 = 2;    % Second Cutoff Frequency

% Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method.

h  = fdesign.bandpass('N,F3dB1,F3dB2', N, Fc1, Fc2, Fs);

Hd = design(h, 'butter');

% [EOF]

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]金鹏, 熊瑾煜, 薄连坤,等. 基于MVDR空间谱的微弱信号检测技术[J]. 电信技术研究, 2018(2):9.

⛳️ 完整代码

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