In this thesis, we consider the detection of weak signals in additive impulsive noise described by the first order moving average (FOMA) model. Specifically, we derive decision regions of the maximum-likelihood (ML) and suboptimum ML (S-ML) detectors in the FOMA noise model, and obtain specific examples of the ML and S-ML decision regions. We apply the ML and S-ML detectors in the antipodal signaling system, and compare the bit-error-rate performance of the ML and S-ML detectors in impulsive noise. Numerical results show that the S-ML detector exhibits practically the same performance as the optimum ML detector. The performance gap between detectors for FOMA and independent and identically distributed noise becomes larger as the degree of noise impulsiveness increases.
이 논문에서는, 충격성이 있는 덧셈꼴 일차 이동 평균 잡음에서 약신호 검파 문제를 다루었다. 구체적으로는, 일차 이동 평균 잡음에 알맞게 최대 비슷함비와 준최적 최대 비슷함비 검파기의 결정영역을 얻었고, 최대 비슷함비와 준최적 최대 비슷함비 결정영역의 구체적인 보기를 보였다. 최대 비슷함비와 준최적 최대 비슷함비 검파기를 쌍극 신호 시스템에 적용하고, 잡음에 충격성이 있을 때 최대 비슷함비와 준최적 최대 비슷함비 검파기의 비트 오류율 성능을 견주었다. 준최적 최대 비슷함비 검파기는 최대 비슷함비 검파기와 성능이 거의 같다는 것을 모의실험으로 보였다. 한편, 잡음에 충격성이 심해질수록 일차 이동 평균 잡음에 알맞게 설계한 검파기와 독립이고 분포가 같은 잡음에 알맞게 설계한 검파기의 성능 차이가 커지는 것도 모의실험으로 보였다.
