脉冲噪声下基于相关熵的相干分布源DOA估计新方法

针对复杂电磁环境下被动无线监测定位问题,该文提出广义相关熵的概念,推导了广义相关熵的性质,用以抑制阵列输出信号中的脉冲噪声。为了实现脉冲噪声环境下相干分布源中心DOA和扩散角的联合估计,提出基于广义相关熵的DOA估计新方法,并证明了该方法的有界性。为进一步提升算法的鲁棒性,推导了一种仅依赖阵列输出信号的自适应核函数。仿真结果表明,该算法能够实现脉冲噪声环境下相干分布源参数的联合估计,相比已有算法,具有更高的估计精度和鲁棒性。     

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。     

脉冲噪声下基于中值离差相关熵的DOA估计方法

作为阵列信号处理的一个基本问题,波达方向估计在现代通信领域有着广泛的应用。常规估计方法通常基于高斯噪声假设。 而当阵列接收数据包含 Alpha 稳定分布脉冲噪声时算法将完全失效。针对 Alpha 稳定分布噪声下的波达方向估计问题,本文定义了一种改进的相关熵算子——中值离差相关熵,并从理论上证明了它的有界性。 以此为基础结合 MUSIC 算法提出了一种波达方向估计新方法。该方法不需要噪声先验知识,且在脉冲噪声环境中具有鲁棒性。仿真实验表明, 即使在短快拍、强脉冲噪声的恶劣环境下,本文方法依然具有良好的性能。      

广义复相关熵与相干分布式非圆信号DOA估计

针对相干分布式非圆信号参数估计算法在脉冲噪声环境下性能退化的问题,本文提出了广义复相关熵的概念,并给出了基于广义复相关熵的相干分布式非圆信号DOA（Direction of Arrival）估计方法。该算法首先由分布式信源模型获得入射信号的阵列输出信号,利用信号的非圆特性得到扩展阵列输出信号,再通过扩展阵列输出信号的广义复相关熵矩阵获取信号子空间,避开了传统二阶统计量算法在脉冲噪声下不适应的问题,最后由信号子空间旋转不变特性得到信号的中心波达方向角度。仿真实验结果表明,在Alpha稳定分布噪声条件下,与传统算法相比,本文所提算法具有更好的性能。      

一种改进的广义循环相关熵时延估计方法

针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法.首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因.然后利用双曲正切函数对其进行改进,以提高算法在脉冲噪声下的时延估计性能.仿真实验表明,提出的算法在脉...     

脉冲噪声下基于广义类相关熵的DOA估计新方法

针对基于分数低阶统计量波达方向估计方法的局限性,受相关熵概念的启发,本文提出广义类相关熵（GCAS）的概念和相应的波达方向估计新方法。计算机仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声环境下,本文提出的基于GCAS的MUSIC波达方向估计方法比基于分数低阶统计量的MUSIC方法在抗噪声特性和多源信号分辨特性等方面具有更好的性能。      

一种改进的广义循环相关熵时延估计方法

针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法.首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因.然后利用双曲正切函数对其进行改进,以提高算法在脉冲噪声下的时延估计性能.仿真实验表明,提出的算法在脉冲噪声的特征指数较小、信噪比较低及信干比较低时仍保持很好的时延估计性能.     

脉冲噪声环境下单基地MIMO雷达目标角度估计算法

以α稳定分布作为脉冲噪声数学模型,研究了脉冲噪声环境下单基础多输入多输出(MIMO)雷达目标角度估计问题。为了解决基于分数低阶统计量的目标角度估计算法需要脉冲噪声先验信息的问题,利用雷达接收数据构造出两种鲁棒的相关矩阵,即相关熵相关矩阵和非线性压缩核函数相关矩阵,提出了基于这两种鲁棒相关矩阵的单基地MIMO雷达目标角度估计算法。仿真实验表明:在α稳定分布脉冲噪声环境下,新提出的责任中算法的性能明显优于传统的基于二阶统计量和基于分数低阶统计量的目标角度估计算法。     

脉冲噪声下基于稀疏表示的韧性DOA估计方法

受相关熵启发,本文提出了一种脉冲噪声下基于稀疏表示的韧性DOA估计新方法.为实现多测量向量下联合稀疏信号的重建,本文提出了一种基于归一化迭代硬阈值的优化算法,讨论了最优步长的选择问题,证明了优化算法的收敛性.仿真结果表明：本文算法能够实现脉冲噪声下多信源的DOA估计,具有比已有算法更高的可分辨概率和估计精度.     

冲激噪声环境下基于最大相关熵准则的韧性子空间跟踪新算法

本文采用最大相关熵准则(MCC)对投影近似子空间跟踪(PAST)算法中基于最小平方误差(MSE)准则的目标函数进行修正,推导出适用于冲激噪声环境的韧性投影近似子空间跟踪新算法(MCC_ PAST算法).对两种冲激噪声模型包括,稳定分布噪声模型和混合高斯噪声模型环境下的时变波达方向估计问题的实验仿真表明,与基于韧性M估计的PAST改进算法(RLM_ PAST算法)相比,MCC_ PAST算法可以自适应地调整核长,对于阵列接收数据的变化体现出更好的适应性.     

A new correntropy based TDE method under <Emphasis Type="Italic">α</Emphasis>-stable distribution noise environment

This paper presents a robust time delay estimation algorithm for the α-stable noise based on correntropy. Many time delay estimation algorithms derived for impulsive stable noise are based on the theory of Fractional Lower Order Statistics (FLOS). Unlike previously introduced FLOS-type algorithms, the new algorithm is proposed to estimate the time delay by maximizing the generalized correlation function of two observed signals needing neither prior information nor estimation of the numerical value of the stable noise’s characteristic exponent. An interval for kernel selection is found for a wide range of characteristic exponent values of α-stable distribution. Simulations show the proposed algorithm offers superior performance over the existing covariation time delay estimation, least mean p-norm time delay estimation and achieves slightly improved performance than fractional lower order covariance time delay estimation at lower signal to noise ratio when the noise is highly impulsive     

Novel method based on fractional lower-order correntropy-analogous statistics for parameter jointly estimation in bistatic MIMO radar

According to the performance degradation problem of parameter estimation algorithm in the Alpha stable dis-tribution noise, inspired by the concept of correntropy, a new class of statistics, namely, the fractional lower-order cor-rentropy-analogous statistics (FCAS) was proposed. By employing the fractional lower-order correntropy-analogous sta-tistics based cost function in parallel factor (PARAFAC), the FCAS-PARAFAC algorithm was deduced which can be utilized for the parallel factor under impulsive noise environments. The FCAS-PARAFAC algorithm was applied to pa-rameter estimation in bistatic MIMO radar under impulsive noise environment. The proposed method can suppress the impulse noise interference and has better estimation performance. Furthermore, the estimated parameters are automati-cally paired without the additional pairing method. Simulation results are presented to verify the effectiveness of the pro-posed method.     

脉冲噪声条件下的相关熵谱估计

基于相关函数的常规功率谱估计方法在脉冲噪声环境中性能下降明显,受大脉冲干扰时甚至会失效。而具有局部相似度量特性的相关熵对脉冲信号的影响并不敏感,能够很好地适应脉冲噪声条件。将受干扰信号的相关熵函数代替自相关函数,得到基于相关熵的功率谱估计方法。通过仿真进行对比验证,结果表明在相同信噪比条件下基于相关熵的功率谱估计方法在α稳定分布噪声环境中更加稳健,特别在大脉冲条件下（α<1.6）能对有用信号进行更加有效的估计,且估计误差的均值和方差值仍保持很低。      

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。     

Carrier frequency estimation method of time-frequency overlapped signals based on cyclic correntropy spectrum

According to the performance degradation problem of the carrier frequency estimation method of time-frequency overlapped BPSK signals in Alpha-stable distribution noise,a novel carrier frequency estimation algorithm of the time-frequency overlapped BPSK signals based on the cyclic correntropy spectrum was proposed.The relationship between cyclic frequency and carrier frequency on the zero frequency section of the cyclic correntropy spectrum was deduced,which could be utilized for carrier frequency estimation.The proposed method can suppress the impulse noise and has better estimation performance than that of the contrastive methods.Simulation results are presented to demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method.