脉冲噪声下跳频信号时频图修正

为了在α稳定分布噪声的环境下获得清晰的跳频信号时频图,提出一种基于分数低阶SPWVD(Smoothed Pseudo Wigner-Vile Distribution)与形态学滤波相结合的跳频信号时频图修正算法。首先,根据接收到的多跳频信号建立跳频信号的模型和α稳定分布噪声模型;然后,采用低阶SPWVD变换抑制时频图中脉冲噪声;最后,根据形态学滤波处理方法对残留噪声进一步抑制进而得到清晰时频图。理论分析和仿真结果表明,所提算法在广义信噪比为-5 dB时仍可以得到清晰可靠的跳频信号时频图,并且基于时频图的参数估计性能优良。     

非高斯噪声下数字调制信号识别方法

针对传统数字调制识别方法在非高斯Alpha稳定分布噪声下识别性能差的问题,该文提出一种基于广义分数阶傅里叶变换和分数低阶Wigner-Ville分布的数字调制识别新方法。该方法提取广义分数阶傅里叶变换的零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值和分数低阶Wigner-Ville分布幅度的最大值作为识别特征参数,并采用判决树分类器,实现了非高斯噪声下数字调制信号识别。仿真结果表明,在非高斯Alpha稳定分布噪声下,该识别方法不仅性能明显优于传统方法并且具有较高的识别率和良好的稳健性。     

无限方差噪声环境下的分数低阶空间时频盲源分离

对脉冲噪声α稳定分布环境下的时频分布进行了研究,改进了适合α稳定分布信号或强脉冲噪声环境的分数低阶时频分布方法,用分数低阶空间时频矩阵代替空间时频矩阵,基于时频盲分离算法提出了一种改进的分数低阶空间时频盲源分离算法,并归纳了算法步骤。通过对FLO-TF-UBSS算法和已有的TF-UBSS算法及MD-BSS算法进行详细比较,仿真结果表明,所提出的FLO-TF-UBSS算法有效的降低了信号的均方误差（MSE）,能较好的对α稳定分布噪声环境下的非平稳信号进行盲分离,并实现了对实际的稳定分布舰船信号的盲提取,性能优于已有TF-UBSS算法和MD-BSS算法,且具有一定的韧性。      

脉冲噪声环境下的SCOT加权时间延迟估计新方法

针对平滑相干变换(SCOT)加权广义相关时间延迟估计方法在脉冲噪声环境下的退化现象,依据分数低阶α稳定分布噪声的尖峰脉冲特性和分数低阶统计量理论,提出了基于分数低阶协方差的SCOT加权时间延迟估计方法,并进一步提出了不依赖于分数低阶α稳定分布噪声参数估计的基于非线性变换(Sigmoid变换和反正切变换)的SCOT加权时间延迟估计方法。理论分析和计算机仿真结果表明,新方法在高斯和非高斯脉冲噪声环境下都具有良好的顽健性。     

一种分数低阶统计量广义恒模盲多用户检测算法

针对实际盲多用户检测系统中存在的大量噪声呈现非高斯性,而这种非高斯性使基于高斯噪声假定下的恒模盲多用户检测算法的性能显著退化甚至不能正常工作,本文提出了一种分数低阶统计量的广义恒模盲多用户检测算法.该算法是分数低阶统计量恒模算法的推广,能有效地应对非高斯噪声的影响,具有广泛的适用性.通过以DS-CMDA系统为例,将分数低阶统计量广义恒模肓多用户检测算法与传统恒模盲多用户检测算法(CMA)、分数低阶统计量恒模盲多用户检测算法(FLOS-CMA)进行了对比,实验仿真结果表明:无论在高斯白噪声下还是在α稳定分布噪声下,分数低阶统计量广义恒模盲多用户检测算法均具有良好的抗多址干扰和抑制噪声的性能,并且该算法具有更快的收敛速度.     

高斯混合噪声环境中基于分数低阶矩的频谱感知算法研究

传统的频谱感知算法因非高斯噪声的干扰,其检测性能严重退化。为抑制实际通信环境中非高斯噪声的干扰,本文提出了一种基于分数低阶矩的空闲频谱检测方法,该方法不需要主用户信号、通信信道和噪声的先验信息。本文采用高斯混合分布拟合非高斯噪声环境,根据中心极限定理及广义二项式定理推导出信道为无衰落和Nakagami衰落时基于分数低阶矩感知算法的检测概率和虚警概率。理论分析和仿真结果表明,在非高斯噪声环境中,基于分数低阶矩感知算法的检测性能明显优于传统的能量检测算法,且采用多天线技术有助于进一步提高感知性能和频率资源的利用率。      

稳定分布噪声下基于Merid滤波的跳频信号参数估计

常规时频分析方法是处理跳频(FH)信号的有力工具,但在稳定分布噪声环境下无法有效地实现参数估计。该文提出基于Merid滤波的时频分析方法对跳频信号进行参数估计。Merid滤波器可以有效地抑制稳定分布噪声,该文先对观测信号进行Merid滤波,再采用短时傅里叶变换(STFT)进行参数估计。仿真结果表明,在稳定分布噪声环境中,该方法的跳频信号参数估计性能优于基于分数低阶和基于Myriad滤波的两种时频分析方法。     

a稳定分布噪声下基于Merid滤波的跳频信号参数估计

常规时频分析方法是处理跳频(FH)信号的有力工具,但在a稳定分布噪声环境下无法有效地实现参数估计。该文提出基于Merid滤波的时频分析方法对跳频信号进行参数估计。Merid滤波器可以有效地抑制a稳定分布噪声,该文先对观测信号进行Merid滤波,再采用短时傅里叶变换(STFT)进行参数估计。仿真结果表明,在a稳定分布噪声环境中,该方法的跳频信号参数估计性能优于基于分数低阶和基于Myriad滤波的两种时频分析方法。     

一种基于分数低阶协方差矩阵的波束形成新方法

利用稳定分布对具有脉冲特性的噪声进行建模，提出了一种新的分数低阶协方差概念，推导了一种基于分数低阶协方差矩阵的波束形成方法，并分析了其旁瓣特性。模拟表明新方法具有更高的信号干扰噪声比及更强的波束形成与旁瓣抑制能力。新算法在高斯和分数低阶稳定分布环境下比传统的算法具有更好的韧性。     

Alpha稳定分布噪声下广义恒模 算法收敛性能的研究

 以alpha稳定分布过程为噪声模型,依据分数低阶统计量理论提出了广义恒模算法,分析了广义恒模算法在干扰和加性alpha稳定分布噪声下的收敛特性.研究表明,广义恒模算法的收敛行为由接收信号的初始增益和信干比等条件确定,并由此可以对收敛过程作出预测和控制.利用计算机仿真验证了广义恒模算法的这种特性.     

α稳定分布噪声环境下DLMP算法的收敛特性分析

本文给出了分数低阶统计量的一个定理,对DLMP算法的收敛性进行了数学分析和理论证明.包括:DLMP算法代价函数的收敛性证明以及DLMP算法步长因子μ值的选取分析.当p=2时,DLMP算法的代价函数,算法估计结果的无偏性以及算法的步长因子μ值的选取范围均与基于二阶统计量的DLMS算法保持了统一.证明了DLMP算法为DLMS算法在α(1＜α≤2)稳定分布噪声环境下的推广.     

一种基于分数低阶协方差的自适应 EP潜伏期变化检测方法

由于诱发电位(EP)信号中含有分数低阶α稳定分布噪声,致使传统的基于二阶统计量的EP潜伏期变化检测方法性能显著退化.本文提出了一种基于分数低阶协方差的自适应EP潜伏期变化检测方法(AFLC),通过对带噪信号的非线性处理,把其转变为二阶矩过程,从而保证了算法在α∈(0,2]范围内的可靠收敛,并获得了EP潜伏期变化估计的较高韧性和精度.给出了性能分析,计算机仿真和实验数据分析的结果.     

脉冲噪声环境下改进的顽健循环时延估计算法

研究了脉冲噪声环境下循环平稳信号的时延估计问题,针对脉冲噪声环境中基于传统二阶谱相关函数的时延估计方法性能退化问题,提出了基于分数低阶循环谱的改进顽健算法。相对于传统算法,新算法对脉冲噪声、高斯噪声、干扰信号都具有较好的抑制作用。仿真结果证明了算法的有效性和顽健性。     

基于分数低阶本征滤波的雷达目标检测方法

在非高斯相关杂波背景下,通常杂波分布的概率密度函数结构复杂甚至无闭式表达,难以建立统计检测模型。针对此问题,以α稳定分布为背景,基于分数低阶统计量和最佳滤波器理论,以滤波器输出分数低阶信杂比最大为准则,给出了一种分数低阶本征滤波(FLOEF)模型。该模型利用杂波的分数低阶协方差矩阵对非高斯相关杂波进行白化,可显著改善信杂比,实现非高斯相关杂波背景下雷达目标的有效检测。通过仿真和实测数据给出了FLOEF在不同条件下的检测性能,并同传统基于二阶统计量的本征滤波进行了比较,结果验证了FLOEF的优越性。     

脉冲噪声环境下基于分数低阶循环相关的MUSIC算法

该文以稳定分布作为噪声模型,研究了脉冲噪声环境下循环平稳信号的波达方向估计问题。针对在脉冲噪声环境中基于传统2阶循环相关的算法效果显著退化的问题,该文提出了基于分数低阶循环相关的分数低阶循环MUSIC算法(FLOCC-MUSIC)。将分数低阶循环相关与MUSIC算法相结合,可以有效抑制脉冲噪声的同频带干扰。计算机仿真表明了此算法可有效完成高斯噪声和脉冲噪声条件下的波达方向估计,其性能优于传统的基于2阶循环相关的Cyclic-MUSIC。     

基于低阶预白化与新型网络传递函数的盲源分离方法

α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。与其它统计模型不同, α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。本文先简要介绍稳定分布统计特性,再提出了适用于盲信源分离的神经网络结构与基于分数低阶统计量与子空间技术的预白化过程,并利用一种新型传递函数修正了分离算法,提出了一种基于分数阶预白化与新型传递函数的盲信源分离方法。计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在高斯和分数低阶α稳定分布噪声条件下具有良好韧性的盲信源分离方法,是对传统的二阶统计量基础上的盲信源分离方法的改造与推广。     

脉冲噪声环境中鲁棒的自适应波束形成方法

本文提出一种脉冲噪声环境中的自适应波束形成方法.方法假定噪声服从对称 α 稳定(S α S:Symmetric α -stable)分布,首先定义分数低阶阵列响应,然后根据最小方差无畸变响应波束形成器(MVDR)提出分数低阶最小方差无畸变响应波束形成器(FrMVDR).理论上证明了当阶数小于噪声特征指数的一半时,分数低阶阵列输出功率有界.计算机仿真实验证明了本文提出的FrMVDR波束形成器在高斯噪声和非高斯脉冲噪声环境中性能都优于MVDR和其他有关的基于分数低阶矩的波束形成器,是一种鲁棒的自适应波束形成器.     

稳定分布的水声信号处理新方法

本文依据分数低阶统计信号处理理论和舰船辐射噪声信号特性,提出了水声信号新的噪声模型,分析了常规LMS滤波方法在非高斯稳定分布噪声下性能退化的原因,提出了基于分数低阶p-范数的LMP,NLMP水声信号自适应降噪滤波方法,并分析了参数p值的选取对LMP滤波效果的影响.理论分析和计算机仿真结果表明这种方法在高斯和非高斯稳定分布条件下都具有良好的鲁棒性.