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针对脉冲型噪声的抑制问题,该文提出一种自适应的限幅器设计方法。该方法以效能函数为指标,采用自适应搜索算法,自动寻找削波器和置零器的最佳门限,且能适用于未知噪声分布的情形。首先分析了效能与非线性函数的关系,给出关键的优化问题。然后考虑到效能函数计算复杂,提出基于线搜索的自适应设计算法。其次针对未知分布情况,考虑非参数化的概率密度估计,该算法能够稳健运行且基本取得最优设计效果。最后,结合两种非高斯噪声和实测大气噪声数据仿真,结果表明:该文方法可自适应寻找最佳门限,使削波器和置零器效能达到最佳;当噪声分布未知时,该文方法无需假设噪声模型,可与非参数化概率密度估计方法结合,取得最优检测效果。
相似文献3.
针对脉冲型噪声,该文提出一种新的非线性处理方法,即高斯化-广义匹配(GGM)处理。GGM方法基于高斯化处理与广义匹配滤波,可结合非参数的概率密度估计进行设计,解决噪声模型未知时的非线性处理问题。该文以脉冲型噪声${\rm S\alpha S}$分布模型为例,分析GGM方法的特点和性能;再结合Class A噪声模型,讨论GGM设计作为非参数方法相比模型假设失配的优势;引入效能函数,验证GGM方法在恒虚警技术中的运用。结果表明,在已知噪声分布情况下,GGM方法具有次优检测性能;当噪声模型未知时,非参数GGM设计能保持稳健性能,优于模型失配下的处理。并且,GGM设计对样本数目要求不高,为噪声特性不明或时变的场景提供了一种新的信号处理方法。 相似文献
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低频通信中脉冲型噪声会严重降低通信性能.针对脉冲型噪声的抑制问题,本文提出高斯拖尾零记忆非线性(Gaussian-tailed Zero Memory Nonlinearity,GZMNL)函数的最优化设计方法.GZMNL函数含有两个参数,分别控制其线性范围和拖尾程度,故适用于多种噪声分布.本文提出GZMNL设计以效能最大化为优化目标,采用自适应搜索算法来寻找GZMNL参数的最佳值.然后讨论了GZMNL在SαS(Symmetric α-Stable,SαS)噪声分布下的快速设计方法,以及在未知噪声分布时的稳健设计方法.最后,仿真SαS噪声和实测大气噪声数据的处理结果表明:本文设计方法在检测性能上能够接近最优非线性,且能够有效抑制未知分布的噪声. 相似文献
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针对脉冲噪声中的信号检测问题,该文提出一种基于指数函数的非线性变换函数设计与优化方法。该方法利用指数函数衰减速度可调的优点,适用于脉冲噪声的各种分布模型。通过引入效能函数,将非线性函数设计问题转化为以效能最大化为目标的阈值与底数参数优化问题。由于效能是关于待优化参数的连续可导且单峰函数,该优化问题可采用数值优化方法如单纯形法快速稳健地求解。性能分析表明,针对脉冲噪声常用的对称α稳定分布、Class A分布和高斯混合分布,该文方法均能取得基本最优检测性能,基于实测大气噪声仿真的通信误码率也明显优于传统的削波器和置零器。因此,该文为各种分布的脉冲噪声提供了一个统一的最优抑制解决方法。
相似文献6.
基于增设辅助站思路,采用瞬时落差指数法对小柳巷站瞬时流量进行单值化处理分析,经2021年洪水过程验证,达到整编精度要求,实现流量实时在线监测。 相似文献
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针对超低频信道噪声脉冲因接收机前端暂态效应而钝化导致常规Blanking非线性抑噪性能退化的问题,在分析脉冲暂态响应波形特点以及常规Blanking性能退化机制基础上,结合局部方差域变换(LVDT)能增强脉冲性的特性,提出了一种基于LVDT的自适应Blanking处理方法,给出了恒虚警率准则下信道噪声脉冲检测门限以及Blanking门限优化准则。仿真和实测结果表明:本文方法在超低频信道噪声抑制方面具有比常规非线性处理更好的性能,考虑到该方法无需信道噪声模型假设及其参数估计,是一种盲抑制方法,因而更具工程实用意义。 相似文献
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