应用Alpha稳定分布对雷达杂波的辨识

该文引入正向Alpha稳定分布辨识常见的瑞利、韦布尔、对数正态和K分布雷达杂波,以该分布模型参数表征4类雷达杂波的拖尾分布。提出了以Alpha稳定分布模型参数作为杂波分类特征的雷达杂波辨识的新方法,实现了对常见4种杂波分布的辨识。仿真结果表明,同经典的KS假设检验方法相比,该方法辨识精度高、运算量小。     

基于零阶统计量的Alpha稳定分布参数估计方法

随着无线电技术的迅速发展,实际应用中遇到了很多非高斯信号或者尖脉冲噪声信号.此类过程具有显著的脉冲特性,其统计特性严重偏离高斯分布,Alpha稳定分布为这类过程提供了非常有用的理论工具.重点研究了Alpha稳定分布概率密度函数的计算以及参数估计方法.首先,介绍了Alpha稳定分布的基本理论,通过MATLAB仿真分析了四个参数对其分布的影响.然后,基于无穷级数逼近的方法实现了Alpha稳定分布概率密度函数的计算.最后,提出了对数矩和几何功率的概念,基于零阶统计量(ZOS)实现了Alpha稳定分布的参数估计,此方法具有更好的韧性和更高的精度.     

一种各向同性稳定杂波包络分布的近似模型

在雷达系统中,CFAR处理的对象通常为杂波的包络。杂波包络的统计分布对于设计CFAR处理器至关重要,包络的统计分布通常由杂波的幅度概率密度函数（APDF）表征。解析形式的APDF是实现系统性能分析的关键。雷达杂波具有典型的非高斯性,适合采用α稳定分布模型来描述,然而该分布的概率密度函数不存在解析的表达,相应的APDF也无解析的表达。针对α（[1,2]各向同性稳定杂波,采用线性混合模型,给出了一种各向同性稳定杂波APDF近似的解析模型,该模型具有形式简洁、计算简便的优点。基于对数矩性质,对各向同性杂波包络序列,提出了一种简便的稳定杂波参数的估计方法。      

基于Alpha稳定分布的地面动目标检测技术

多通道SAR/GMTI系统通过空时自适应处理（STAP）抑制杂波,可以有效降低系统的最小可检测速度（MDV）,但在复杂探测环境中,杂波背景不再服从高斯分布,导致传统SAR-STAP方案在地面动目标指示应用中性能明显下降。针对这种情况,提出一种新的基于Alpha稳定分布杂波模型的动目标检测方案,该方案引入Alpha稳定分布代替高斯分布以建立非高斯杂波模型,在此基础上采用基于最小分数低阶矩无畸变准则的新型算法进行杂波抑制处理。通过仿真及实测数据对算法性能进行了验证,结果表明,该算法在非高斯杂波环境中性能明显优于原有算法。     

对称稳定分布噪声下基于广义相关熵的DOA估计新方法

针对稳定随机变量有限二阶矩不存在的特点,该文定义了一种新的广义相关熵,并从理论上证明了对称稳定分布随机变量广义相关熵的有界性。此外,提出了一种稳定分布噪声下基于最小广义相关熵准则的DOA估计新方法,给出了一种迭代优化算法并通过仿真实验分析了算法的收敛性。仿真结果表明,与现有基于分数低阶矩的FLOM-MUSIC、基于类相关熵的CRCO-MUSIC以及基于lp范数的ACO-MUSIC算法相比,所提方法可以获得更好的估计结果,尤其是在高脉冲性噪声环境下具有更加明显的优势。     

Alpha稳定分布噪声条件下的广义S变换时频分析

在分析Alpha稳定分布噪声干扰下的非高斯信号时,基于传统二阶广义S变换时频算法效果显著退化。针对该问题,提出了基于分数低阶的广义S变换时频分析（FLO-GST）算法。该算法将分数低阶谱理论和常规广义S变换时频分布算法有机结合,同时优化窗口调节因子改善时频聚集性,得到较好的时频图谱。通过计算机仿真,并与其他时频算法进行对比,结果表明,该算法能有效抑制脉冲噪声干扰,更好的描述稳定分布噪声下非平稳信号的时频图谱,具有良好的韧性。      

一种α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计算法

正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiple）信号的调制识别与参数估计是非协作通信领域的重要研究内容.为了解决α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计困难的问题,提出一种广义循环平稳的盲处理算法.该算法首先对接收信号进行非线性变换,推导出接收信号的广义循环自相关函数表达式,分析了单载波调制信号与OFDM信号的广义循环自相关函数特性,并给出了OFDM信号的广义循环自相关函数与待估参数之间的关系.然后,基于分析结论,利用广义循环自相关函数构造调制识别特征完成OFDM信号与单载波信号的调制方式自动分类;最后,针对OFDM信号的调制参数估计问题,提出了一种基于广义循环自相关函数的调制参数估计算法.理论分析与仿真结果表明,在α稳定分布噪声环境下,该算法可以有效实现OFDM信号调制识别与参数估计,且算法不依赖接收信号的先验信息,可以直接对中频接收信号进行处理.     

Alpha稳定分布噪声背景下衰落信号的调制识别方法

在Alpha稳定分布噪声背景下,针对基于传统循环统计量的衰落信号调制识别方法失效的问题,通过引入归一化压缩函数形成一类新型广义循环统计量,提出一种新的调制识别方法。提取各信号广义循环平稳特征作为判决标准,利用树形分类器实现了Alpha稳定分布噪声背景衰落信道中FSK、PSK、MSK等信号的调制识别。仿真结果表明,该方法在Alpha稳定分布噪声背景的多径衰落和单径等多种信道中均有良好的性能;相较于其它基于非线性变换的广义循环统计量方法,灵活性更强、性能更优且复杂度更低。      

The Symmetric Table Addition Method for Accurate Function Approximation

This paper presents a high-speed method for computing elementary functions using parallel table lookups and multi-operand addition. Increasing the number of tables and inputs to the multi-operand adder significantly reduces the amount of memory required. Symmetry and leading zeros in the table coefficients are used to reduce the amount of memory even further. This method has a closed-form solution for the table entries and can be applied to any differentiable function. For 24-bit operands, it requires two to three orders of magnitude less memory than conventional table lookups.     

对称稳定分布的相关熵及其在时间延迟估计上的应用

相关熵是一个表示随机变量局部相似性的统计量。该文首先研究对称-稳定SS分布的相关熵的参数表示,利用该参数表示证明了对于位置参数为零的分布SS,最大相关熵准则与最小分散系数准则是等价的。最后将研究结果应用于稳定分布噪声环境下自适应时间延迟估计。仿真实验表明,该文算法性能优于最小均方误差时间延迟估计与最小平均P-范数时间延迟估计。     

A Simple Approximation for Minimum Mean-Square Error Symmetric Uniform Quantization

In the context of minimum mean-square error symmetric uniform quantization, we show that for several different distributions on the input signals, log-log plots of step size versus number of output levels and mean-square error versus number of output levels both exhibit nearly linear behavior. This observation results in a straightforward design procedure for symmetric uniform quantization.     

Alpha稳定分布噪声下基于柯西分布的相位键控信号码速率最大似然估计

针对现有的相位键控(PSK)编码信号码速率估计方法在Alpha稳定分布中性能严重退化的问题,该文提出一种基于柯西分布的码速率最大似然估计(CMLE)新方法,该方法可同时估计码速率与定时偏差.CMLE利用窗口法将信号划分为定时偏差窗和多个宽度一定的非重叠且已同步的时域窗,每个窗只包含一个码元符号;在 Alpha稳定分布噪声下,利用窗中符号信息构造了基于柯西分布的似然函数,可同时获得定时偏差窗宽与码元符号窗宽的最大似然估计.仿真结果表明,该方法能有效抑制Alpha稳定分布噪声并具有良好的参数估计性能.     

稳定分布噪声下基于高斯近似粒子滤波的干扰源定位算法

民航地空通信受到无线电干扰会严重危及民航飞机的正常飞行,本文在深入研究利用接收飞机散射信号的多普勒频移信息定位地面干扰源方法的基础上,提出基于高斯近似粒子滤波（GAPF）的定位算法。本文的主要贡献可以总结为:第一,对多普勒频移与干扰源坐标之间非线性关系进行深入研究,构建状态方程及观测方程。第二,考虑更能准确描述散射信道模型的对称alpha稳定分布(SaS)噪声作为叠加的背景噪声,并提出 噪声下的高斯近似粒子滤波算法。计算机仿真实验表明,与扩展卡尔曼滤波（EKF）及无迹卡尔曼滤波（UKF）算法相比,本文算法的估计性能优势明显,并且对SaS噪声具有较强的鲁棒性。      

Alpha稳定分布噪声中的韧性投影 近似子空间跟踪算法

 为了克服投影近似子空间跟踪算法(PAST)在脉冲噪声环境下性能的退化,本文以Alpha 稳定分布为脉冲噪声模型,依据韧性的M估计方法提出了一种新的代价函数,并推导出基于递归最小M估计的韧性投影近似自适应信号子空间跟踪算法(RLM_-PAST).由于采用了适合噪声模型的M估计函数,新算法与采用递归最小二乘估计的子空间跟踪算法相比,在稳定分布脉冲噪声环境下具有更好的性能.把新方法应用于波达方向(DOA)估计,数值仿真结果表明了该算法的有效性.     

Reliability Application of the Alpha Distribution

This paper describes the alpha distribution and its applicability as a model for accelerated life testing.     

参数优化模型的正交逼近算法

在图像拼接中,该文将图像配准转化成一个无约束最优化问题,运用2次型理论提出一种新的参数优化模型算法正交方向逼近法。该算法根据参数矩阵最优函数特有的性质,无须计算函数的导数或梯度,仅须计算函数值即可。其优点是克服了以往算法所要求占用大量计算机内存的缺点,仅用一个矩阵存储数字信息。通过仿真实验证明：该算法收敛速度快,结果精度高,具有较高的实用价值。     

Comments on "A Simple Approximation for Minimum Mean-Square Error Symmetric Uniform Quantization"

In the paper referred to in the title, a design procedure for symmetric scalar uniform quantizers based on the minimum mean-square error criterion has been proposed. In this correspondence an alternative procedure for the same optimization problem is reproduced from a previously published paper and the two procedures are compared, pointing out some complementary features.     

自适应软件测试过程的稳定性模型

介绍了一种新的自适应软件测试过程的稳定性模型.该模型能够根据现场实际测量的错误数据客观地反映软件测试过程稳定性的变化情况,在受控马尔可夫链方法的框架内讨论软件系统的自适应测试过程,大大提高了对不同分布形式错误数据的适应能力,在一定程度上克服了软件测试过程稳定性模型的应用范围较窄的缺点.