让我们不要太纠结于使用比特或噪声密度来确定您的最小可检测信号 (MDS)。您要问的是一个更基本的问题，即确定您需要声明检测的值（就 SNR 而言）。“为了检测噪声中的信号，我需要什么 SNR？”这个问题的答案。实际上取决于你。我将在这里使用一个简单的雷达示例，因为与更复杂的通信系统（如 PSK、FSK 等）相比，检测方案往往更简单，在这些系统中，您正在检测比特序列或其他任何东西。

在检测理论中有检测概率和虚警概率的概念。在一个简单的检测器中，您试图选择一些绝对阈值，使得

1. 您想要检测感兴趣的信号（检测）
2. 您希望避免因噪声而误检测（误报警 ）

立即您可以看到在设置阈值时有两个相互竞争的要求：

1. 设置高阈值将有助于避免检测到噪声，但也会使检测感兴趣的信号变得更加困难。
2. 低阈值将更容易检测到感兴趣的信号，但现在也可以更容易地检测到噪声，从而导致误报。

这里的一个例子是来自 700 m 目标的雷达回波。它已使用匹配过滤器进行处理。

虚线是我们正在考虑的两个阈值。如果我们使用蓝色的，我们将很容易避免误报，但我们也增加了目标峰值低于阈值的机会，在该阈值中我们会错过检测。红色的很可能我们的目标会在它之上达到峰值，但也会导致更多误报的噪音。

因此，降低阈值会增加检测概率和误报概率。增加它会适得其反。话虽如此，由您决定优先考虑哪个概率，因为有些系统更关心误报（反之亦然），然后再确定另一个。确定您愿意接受的概率，然后相应地设置阈值。没有神奇的数字。

还有更多，因为这是一个简单的单脉冲示例。您可以开始添加更多脉冲并玩其他游戏，但基本注意事项是相同的。您可以将这些概念扩展到通信系统，在那里您可以开始讨论位和符号错误率等。