Orthogonale matched filter

[Bosko (Gast)]

Tach,

ich habe da mal eine Frage an die (Signalverarbeitungs-)Experten. Sagen 
wir ich empfange ein verrauschtes Signal s(t), von dem ich weiß dass es 
ein bestimmtes Signal g(t) enthält. Dann kann ich die Korrelation von 
s(t) mit g(t) bestimmen, indem ich das innere Produkt ausrechne. Meine 
Korrelation ist dann besonders groß, wenn s(t) das gesuchte g(t) 
enthält, und das sagt mir wo g(t) auftaucht. Soweit, so gut.

Was aber wenn ich zwei Signale habe, die spektral nicht vollständig 
unterscheidbar sind? Z.B. zwei Signale mit leicht unterschiedlicher 
Frequenz, die exponentiell abklingen mit einer Zeitkonstanten so dass 
beide Signale nicht spektral sauber zu trennen sind.

Dann kann ich immer noch jeweils die Korrelation zu einer entsprechenden 
Funktion bestimmen. Meine matched filters sind aber nicht orthogonal in 
diesem Fall. Ich kann dann aber die Koeffizienten von beiden matched 
filters korrigieren, so dass sie orthogonal sind. Die 
Filterkoeffizienten geben mir dann Informationen über beide Signale, 
äquivalent zu einem Fit im Zeitbereich.

Hat irgendjemand vl einen Hinweis zu einschlägiger Literatur für so 
einen Fall?

Oder ein Schlagwort?

Oder auch einen Namen für so ein Verfahren?

Vielen Dank.

[Sascha (Gast)]

Schau dir mal das Patent von den Festplatten an, die berechnen auch das 
Rauschen im bezug auf die möglichen Daten im Voraus.

Gruß Sascha