摘要：针对脉冲型噪声，该文提出一种新的非线性处理方法，即高斯化-广义匹配（GGM）处理。GGM方法基于高斯化处理与广义匹配滤波，可结合非参数的概率密度估计进行设计，解决噪声模型未知时的非线性处理问题。该文以脉冲型噪声SαS分布模型为例，分析GGM方法的特点和性能；再结合Class A噪声模型，讨论GGM设计作为非参数方法相比模型假设失配的优势；引入效能函数，验证GGM方法在恒虚警技术中的运用。结果表明，在己知噪声分布情况下，GGM方法具有次优检测性能；当噪声模型未知时，非参数GGM设计能保持稳健性能，优于模型失配下的处理。并且，GGM设计对样本数目要求不高，为噪声特性不明或时变的场景提供了一种新的信。

关键词：脉冲型噪声 非线性处理 高斯化处理 广义匹配滤波 效能函数 

单位：重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室; 重庆400065; 武汉船舶通信研究所; 武汉430079