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根据自回归(AR) SαS模型的α谱,分析了基于分数低阶矩(FLOM)法估计AR SαS模型参数的不足.提出了一种基于分数低阶协方差(FLOC)的AR SαS模型参数估计方法,并给出了基于FLOC的AR SαS模型α谱方法.分别对AR SαS模型参数的估计、α稳定分布噪声中单一正弦信号的估计和两个正弦信号的分辨进行了仿真.仿真结果表明,基于FLOC的AR SαS模型α谱估计方法对于不同的α值均具有较好的韧性.特别是在α值较小,即α稳定分布噪声概率密度函数(PDF)拖尾比较严重时,本文所提出的基于FLOC的AR SαS模型α谱估计方法,其性能明显优于基于FLOM的AR SαS模型α谱估计方法. 相似文献
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针对α稳定分布噪声环境下数字通信信号的二阶与高阶循环统计特征显著退化问题,结合分数低阶矩和共变理论对二进制频移键控(Frequency Shift Keying,FSK)信号的分数低阶循环谱公式进行了理论推导,并对2FSK信号在不同混合信噪比、分数阶因子和特征指数条件下的分数低阶循环谱进行了详细的仿真分析.理论和仿真结果表明:2FSK信号分数低阶与二阶的循环谱结构相同,其谱峰对应的循环频率相同,谱峰的幅度值不同,取决于循环谱的阶因子.相对于在低混合信噪比下失效的二阶循环谱,分数低阶循环谱对α稳定分布噪声具有更强的抗干扰性和适用性. 相似文献
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基于FLOC的ARMA SαS模型α谱估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了基于分数低阶矩(FLOM)估计ARMA SαS模型参数的不足,根据分数低阶协方差(FLOC)的概念,提出了一种基于分数低阶协方差系数估计ARMA SαS模型参数的方法。在此基础上,给出了ARMA SαS模型的α谱估计。通过对给定ARMA SαS模型的α谱估计、α稳定分布噪声中正弦信号的估计与分辨进行仿真,详细比较了基于FLOM的ARMA SαS模型α谱估计和基于FLOC的ARMA SαS模型α谱估计的性能。结果表明,α值较小时,基于FLOC的ARMA SαS模型α谱估计的性能明显优于基于FLOM的ARMA SαS模型α谱估计。 相似文献
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一种基于非线性变换的EP潜伏期变化自适应检测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
该文依据分数低阶矩理论和诱发电位(EP)信号及噪声的低阶α稳定分布特性,提出了一种自适应检测EP潜伏期变化的新方法。这种方法基于sigmoid函数对误差信号en(k)进行连续的非线性变换,即抑制了EP信号中的低阶α稳定分布噪声,又有效保留了信号成分,在高斯和低阶α稳定分布噪声条件下具有很好的韧性,且无须动态估计信号噪声的α参数。利用这种方法动态检测EP潜伏期的变化,比以往的DLMS,DLMP和SDA等算法具有较高的估计精度和较快的收敛速度,是一种具有较高韧性的性能优良的EP潜伏期变化动态检测方法。 相似文献
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基于分数低阶矩的LETDE时延估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
依据α稳定分布噪声模型,提出了一种新的时延估计方法——基于分数低阶矩的ETDE(explicit time delay estimation)方法,简称为LETDE(low-order explicit time delay estimation)。该方法以估计误差的p阶矩作为优化准则,有效地抑制了非高斯噪声对估计值的影响。理论分析和计算机仿真实验都表明其具有良好的韧性,同时适用于高斯噪声和α稳定分布脉冲噪声下的时延估计。 相似文献
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研究了冲击噪声环境下相干信源波达方向(DOA)估计问题.在对称α稳定分布冲击噪声假设下,基于共变和分数低阶矩的MUSIC(即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC)方法不能用于相干信源DOA估计.本文首次将空间平滑思想应用于共变系数矩阵和分数低阶矩矩阵中,定义了新的前后向平滑共变系数矩阵和前后向平滑分数低阶矩矩阵,提出了两种新的适用于冲击噪声环境的相干信源DOA估计方法:基于前后向平滑共变系数矩阵的空间平滑(ROC-SS)算法和基于前后向平滑分数低阶矩矩阵的空间平滑(FLOM-SS)算法.理论分析表明,可以通过前后向平滑共变系数矩阵和前后向平滑分数低阶矩矩阵的特征分解来估计噪声子空间,从而实现对相干信源的DOA估计.论文还对提出的ROC-SS算法和FLOM-SS算法进行了性能对比分析.计算机仿真结果证明了ROC-SS算法和FLOM-SS算法的有效性和正确性. 相似文献
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针对α稳定分布概率密度函数无闭式表达的问题,给出了一种解析的近似模型,该模型采用双参数的柯西和高斯混合形式.由分数低阶矩,给出了混合比率的解析表达式.同传统的柯西-高斯混合模型和高斯混合模型相比,该模型具有完全的解析形式.基于该模型,导出了a稳定噪声条件下正弦信号的Rao检测统计量.通过仿真给出了不同特征指数α时Rao... 相似文献
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分数低阶α稳定分布噪声下HB加权自适应时间延迟估计新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对LMS-HB自适应时间延迟估计方法在分数低阶α稳定分布噪声环境下的退化现象,依据分数低阶统计量理论,提出了基于分散系数最小化的LMP-HB自适应时延估计方法,并进一步提出了不依赖于参数估计的基于非线性变换的HB加权自适应时延估计方法。理论分析和计算机仿真结果表明,新方法在高斯和分数低阶α稳定分布噪声环境下具有良好的韧性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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该文在α稳定分布下结合共变理论、循环平稳和分数低阶矩(FLOM)等理论和方法,提出基于FAM (FFT Accumulation Method)的低阶循环谱算法,对算法中存在的循环泄露现象及算法复杂度进行了分析,并以调制信号(AM,QPSK)做了实验仿真.结果表明在α稳定分布下循环平稳信号的低阶循环谱密度和在高斯模型下的二阶循环谱结构是一致的,但基于α稳定分布假定所设计的信号处理算法对信号噪声特性不确定情况具有较好的韧性和抗脉冲噪声性能.最后在循环谱域构造了调制信号的低阶循环特征参数,为复杂背景下的调制识别提供了新的途径. 相似文献
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脉冲噪声环境中鲁棒的自适应波束形成方法 总被引:6,自引:3,他引:3
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. 相似文献
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