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提出一种基于二维特征空间与量子Memetic算法的直扩信号非相关检测方法。首先将截获信号分为不重叠的段,计算均方相关函数均值,作为特征平面横轴;然后构造协方差矩阵,循环移位并计算协方差矩阵最大特征值序列,取最大值作为特征平面纵轴,将信号检测问题化为模式识别问题;利用训练序列和量子Memetic算法优化判决函数,使错误概率最小,判决函数即可作为信号检测的依据。仿真结果表明,该算法的检测性能优于主成分分析法、能量检测法以及均方相关检测法。