[发明专利]一种基于二元假设检验的混沌检测方法

权利要求书

1.一种基于二元假设检验的混沌检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、设接收序列为y_n，对于相空间中的点为(y_n,y_n+1)，对所述y_n进行升序排列得令则(t_n,z_n)是重排后相空间中的点，其中，n是不为零的自然数；

S2、将S1所述重排后相空间中的点(t_n,z_n)的纵坐标z_n按顺序均分为M组，每组K个点，则有N＝MK；

S3、计算S2所述M组数据的均值和方差σ^m2=1K-1Σk=1K(z(m-1)K+k-μ^m)2;]]>

S4、根据分段数据求解判决变量G=Kσ^2σ^μ2,]]>其中，σ^μ2=1M-1Σm=1M(μ^m-μ^)2]]>表示均值的方差，μ^=1MΣm=1Mμ^mσ^2=1MΣm=1Mσ^m2]]>表示均值和方差的平均值；

S5、求解判决变量G的近似概率分布，无论在H₀假设下还是H₁假设下，在M和K都较大时，判决变量G的分布都可用高斯分布来近似，所述判决变量G的高斯分布均值为μG=E[G]H1≈KE[σ^μ2]E[σ^2]H1≈K1Kσ‾2+σ02σ‾2=1+Kσ02σ‾2,]]>所述判决变量G的高斯分布方差为σG2=D[G]|H1≈K2{D[σ~2]D[σ~μ2](E[σ~2])4+D[σ~2](E[σ^μ2])2(E[σ^2])4+D[σ^μ2](E[σ^2])2}|H1≈{2N-M(1+Kσ02σ‾2)+(2M-1+4MKσ02σ‾2)},]]>其中，H₀假设为y_n＝v_n,n＝1,2,3,...,N+1，H₁假设为y_n＝v_n+x_n,n＝1,2,3,...,N+1，v_n为零均值高斯随机变量，方差为σ²，{x_n}为一维混沌序列，满足f(x_n)＝x_n+1，,D[·]表示方差,E[·]表示期望；

S6、根据给定虚警概率P₀，确定判决门限对S1所述序列y_n进行判决，若大于判决门限G_GATE则为混沌序列，漏警概率为其中，μ_P和σ_P分别为判决变量的均值和标准差。