38、信号检测技术：从雷达系统到医学应用的创新探索

信号检测技术：从雷达系统到医学应用的创新探索

在实际应用中，信号检测是一个至关重要的环节，但往往面临诸多挑战，比如噪声干扰、信号的非平稳和非线性特性等。本文将介绍几种创新的信号检测方法，包括基于HA - CNN的雷达信号检测子系统以及基于RBF神经网络的实时信号检测方法，同时探讨它们在不同领域的应用。

基于HA - CNN的雷达信号检测子系统

在雷达信号检测领域，传统方法存在一定的局限性。为了提高检测概率，研究人员提出了基于HA - CNN的新型信号检测子系统。

不同信号检测方法的比较

为了直观地展示HA - CNN方法的优势，我们来看下面的表格：
| 类别 | (P_f = 10^{-6}) | (P_f = 10^{-5}) | (P_f = 10^{-4}) |
| — | — | — | — |
| 经典方法 | (P_d = 0.37) | (P_d = 0.50) | (P_d = 0.58) |
| H.Leung方法 | (P_d = 0.46) | (P_d = 0.60) | (P_d = 0.69) |
| HA - CNN方法 | (P_d = 0.59) | (P_d = 0.77) | (P_d = 0.87) |

从表格中可以明显看出，与经典方法和H.Leung方法相比，HA - CNN方法在不同的虚警概率下都能显著提高检测概率。

HA - CNN方法的优势

通过理论分析和仿真实验，发现HA - CNN方法在弱信号检测方面表现出色。在强混沌杂波背景下，它能够达到良好的改善因子（(\delta = \frac{SCR