1.一种噪声增强奈曼‑皮尔逊准则下信号检测的方法，其特征在于：包含以下步骤：

1)给非线性系统输入x加入与之独立的加性噪声n，所述非线性系统输入x在假设H0和假设H1下的概率密度函数分别为p0(x)和p1(x)，所述加性噪声n服从概率密度函数为pn(n)的分布；

2)经过非线性系统后，获得加噪后的非线性系统输出z＝T(x+n)，其中T(·)表示非线性系统的传递函数，非线性系统输出z在假设Hi成立下的概率密度函数为其中 看作n为常

向量时，z在假设Hi成立下的概率密度函数；

3)在奈曼‑皮尔逊准则下，利用非线性系统输出z对假设H0和假设H1中哪一个假设成立进行判决；奈曼‑皮尔逊准则下使得检测性能最优的判决函数 表示为：其中 等于0或1，ηNP为判决门限，ηNP的值由以下优化问题确定：(2)式中α表示虚警概率的上限，判决函数 的结构与 一致，区别在于其门限为η：和 分别表示给非线性系统输入x加入概率密度函数为pn(n)的加性噪声且选择 作为判决函数时对应的检测概率和虚警概率：(4)式中 和(5)式的

分别看作给非线性系统输入x加入常向量n作为噪声的同时选择 作为判决函数时对应的检测概率和虚警概率。

2.根据权利要求1所述的一种噪声增强奈曼‑皮尔逊准则下信号检测的方法，其特征在于：所述加性噪声为常向量 其中 表示所加噪声n为常向量时奈曼‑皮尔逊准则下的最优判决函数：

同样地，等于0或1，ηNP为判决门限，ηNP的值由以下优化问题确定：(7)式中判决函数 的结构与 一致，区别在于其门限为η：而 表示给非线性系统输入x加入常向量n且选择 作为判决函数时对应的检测概率。

3.根据权利要求2所述的一种噪声增强奈曼‑皮尔逊准则下信号检测的方法，其特征在opt于：所述常向量n 和判决门限ηNP由全局优化算法求得；所述全局优化算法包括粒子群算法、蚁群算法或遗传算法。

4.根据权利要求1所述的一种噪声增强奈曼‑皮尔逊准则下信号检测的方法，其特征在于：所述加性噪声n为一个随机变量，服从由至多两个常向量以一定权重凸组合构成的随机分布，对应概率密度函数为：pn(n)＝λδ(n‑n1)+(1‑λ)δ(n‑n2) (9)其中λ、n1、n2以及对应噪声修正的最优检测器判决函数 中的未知参数ηNP由下列有约束的优化问题确定：

5.根据权利要求4所述的一种噪声增强奈曼‑皮尔逊准则下信号检测的方法，其特征在于：λ、n1、n2和ηNP的值由全局优化算法求得；所述全局优化算法包括粒子群算法、蚁群算法或遗传算法。