首页
|
本学科首页
官方微博
|
高级检索
全部学科
医药、卫生
生物科学
工业技术
交通运输
航空、航天
环境科学、安全科学
自然科学总论
数理科学和化学
天文学、地球科学
农业科学
哲学、宗教
社会科学总论
政治、法律
军事
经济
历史、地理
语言、文字
文学
艺术
文化、科学、教育、体育
马列毛邓
全部专业
中文标题
英文标题
中文关键词
英文关键词
中文摘要
英文摘要
作者中文名
作者英文名
单位中文名
单位英文名
基金中文名
基金英文名
杂志中文名
杂志英文名
栏目中文名
栏目英文名
DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于贝叶斯稀疏学习的多跳频信号频率跟踪方法
引用本文:
王丰华,沙志超*,刘章孟,黄知涛. 基于贝叶斯稀疏学习的多跳频信号频率跟踪方法[J]. 电子与信息学报, 2013, 0(6)
作者姓名:
王丰华
沙志超*
刘章孟
黄知涛
作者单位:
国防科学技术大学电子科学与工程学院 长沙 410073
摘 要:
以往的跳频信号参数盲估计方法大多难以适应多个信号同时存在的情况,且需要积累一定数量的样本以后才能从中提取所需要的信息.为了稳定实时地跟踪跳频信号的频率,该文提出一种利用贝叶斯稀疏学习的单/多通道跳频信号频率估计和跳变时刻检测方法来实现多跳频信号频率的实时跟踪.首先建立了多跳频信号的稀疏表示模型,然后介绍了多观测贝叶斯稀疏学习算法及跳变时刻实时检测方法,最后仿真结果验证方法的有效性.
关 键 词:
信号处理
跳频
频率估计
跳变时刻
贝叶斯稀疏学习
A Frequency Tracking Method for Multiple Frequency-hopping Signals Based on Sparse Bayesian Learning
Abstract:
Keywords:
Signal processing
Frequency Hopping (FH)
Frequency estimation
Hop timing
Sparse Bayesian Learning (SBL)
本文献已被
万方数据
等数据库收录!
设为首页
|
免责声明
|
关于勤云
|
加入收藏
Copyright
©
北京勤云科技发展有限公司
京ICP备09084417号