脉冲噪声下基于Sigmoid的LFM信号参数估计

由于脉冲噪声具有的短时大幅值特性，使得基于高斯假设的信号参数估计方法无法在脉冲噪声环境下有效估计参数。针对此问题，利用α稳定分布模拟随机脉冲噪声，提出了一种基于Sigmoid-CFRFT的LFM信号参数估计方法。首先，建立了一种自适应Sigmoid函数，证明了信号经过此非线性变换后，信号的2阶矩由无界变为有界，且信号的相位信息保持不变。其次，将变换后的信号进行离散时间CFRFT,建立了数学优化模型，并使用水循环算法搜索最优值点。最后，利用了非标准SαS分布噪声的修正方法，分析了标准和非标准分布下参数估计的性能。仿真结果说明，所提方法不仅可以有效抑制脉冲噪声对LFM信号分数谱特征的影响，而且能够实现低信噪比信号参数的高精度估计。相比于现有的基于非线性变换的参数估计方法，本文方法具有更好的精度，稳定性和噪声鲁棒性。