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α稳定分布下的加权平均最小p-范数算法 被引量:15
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作者 邱天爽 杨志春 +1 位作者 李小兵 陈艳霞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期410-413,共4页
该文提出一种新的适用于α稳定分布噪声环境的自适应滤波算法,这种算法通过使加权平均误差函数的p-范数最小来实现自适应滤波。在这种算法的基础上,该文还得到两种新的动量LMP自适应算法。将这些新算法应用于估计AR模型的参数,计算机仿... 该文提出一种新的适用于α稳定分布噪声环境的自适应滤波算法,这种算法通过使加权平均误差函数的p-范数最小来实现自适应滤波。在这种算法的基础上,该文还得到两种新的动量LMP自适应算法。将这些新算法应用于估计AR模型的参数,计算机仿真的结果表明,该文提出的算法的性能比已有LMP算法的性能要更为优越。 展开更多
关键词 α稳定分布 自适应滤波 LMP算法 m-LMP算法
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基于分数阶谱的频域广义白化滤波方法 被引量:15
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作者 查代奉 邱天爽 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期24-30,共7页
在简要介绍稳定分布统计特性的基础上,描述了稳定分布的谱表示,提出了一种不同于二阶过程功率谱的共变谱密度概念及基于共变函数与共变谱密度的稳定分布白噪声的概念及其判断标准,对传统意义上的白噪声进行了广义化,并依据稳定分布的参... 在简要介绍稳定分布统计特性的基础上,描述了稳定分布的谱表示,提出了一种不同于二阶过程功率谱的共变谱密度概念及基于共变函数与共变谱密度的稳定分布白噪声的概念及其判断标准,对传统意义上的白噪声进行了广义化,并依据稳定分布的参数模型,论述了一种基于α谱的频域广义白化滤波方法。仿真实验表明,这种算法是一种在高斯和分数低阶α稳定分布噪声条件下具有良好韧性的白化滤波方法,是对传统的二阶统计量基础上的白化滤波方法的改造与推广。 展开更多
关键词 信号处理 共变谱 α 白化 α稳定分布 共变函数
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一种α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计算法 被引量:15
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作者 张俊林 王彬 +1 位作者 汪洋 刘明骞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1390-1396,共7页
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... 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. 展开更多
关键词 OFDM α稳定分布 调制识别 参数估计 广义循环平稳
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α稳定分布的水声信号处理新方法 被引量:13
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作者 张安清 邱天爽 章新华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期1201-1204,共4页
本文依据分数低阶统计信号处理理论和舰船辐射噪声信号特性,提出了水声信号新的噪声模型,分析了常规LMS滤波方法在非高斯α稳定分布噪声下性能退化的原因,提出了基于分数低阶p-范数的LMP,NLMP水声信号自适应降噪滤波方法,并分析了参数p... 本文依据分数低阶统计信号处理理论和舰船辐射噪声信号特性,提出了水声信号新的噪声模型,分析了常规LMS滤波方法在非高斯α稳定分布噪声下性能退化的原因,提出了基于分数低阶p-范数的LMP,NLMP水声信号自适应降噪滤波方法,并分析了参数p值的选取对LMP滤波效果的影响。理论分析和计算机仿真结果表明这种方法在高斯和非高斯α稳定分布条件下都具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 分数低阶统计量 α稳定分布 舰船辐射噪声 水声信号 检测
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脉冲噪声环境下基于分数低阶循环相关的自适应时延估计方法 被引量:13
5
作者 郭莹 邱天爽 +2 位作者 张艳丽 赵勇 栾连毅 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期8-14,共7页
以α稳定分布作为噪声模型,研究了非高斯噪声对传统的二阶循环统计量的影响,提出了分数低阶循环相关的概念,研究并证明了其性质,对传统意义上的二阶循环统计量进行了广义化,并在此基础上结合自适应技术提出了一种基于分数低阶循环相关... 以α稳定分布作为噪声模型,研究了非高斯噪声对传统的二阶循环统计量的影响,提出了分数低阶循环相关的概念,研究并证明了其性质,对传统意义上的二阶循环统计量进行了广义化,并在此基础上结合自适应技术提出了一种基于分数低阶循环相关的自适应时延估计方法。计算机模拟表明,该方法可有效估计高斯噪声和脉冲噪声条件下的时变和非时变时延值,其性能不仅优于基于二阶循环相关的自适应时延估计算法,而且优于最小平均p范数(LMP)自适应时延估计方法。 展开更多
关键词 时延估计 分数低价循环相关 自适应 α稳定分布
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三种重拖尾分布海杂波的比较与分析 被引量:10
6
作者 扈罗全 林乐科 朱洪波 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期1061-1067,共7页
针对雷达杂波的概率密度函数具有非对称和重拖尾等非高斯特征,对描述海杂波的K-分布,α-稳定分布和G-分布等三种重拖尾分布模型进行比较和分析。K-分布的重拖尾特性较轻微;α-稳定分布的重拖尾特性源自其方差无限大,重拖尾最严重;G-分... 针对雷达杂波的概率密度函数具有非对称和重拖尾等非高斯特征,对描述海杂波的K-分布,α-稳定分布和G-分布等三种重拖尾分布模型进行比较和分析。K-分布的重拖尾特性较轻微;α-稳定分布的重拖尾特性源自其方差无限大,重拖尾最严重;G-分布由二元Rayleigh独立积随机变量和广义χ分布随机变量进行级联而生成的三元独立积,重拖尾特性介于两者之间。最后使用Markov扩散过程模型产生G-分布杂波的相关随机变量,仿真得到的随机序列的概率密度分布与理论值吻合很好。 展开更多
关键词 雷达杂波 独立积 非高斯分布 K-分布 α-稳定分布 G-分布
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一种基于分数低阶协方差矩阵的波束形成新方法 被引量:7
7
作者 查代奉 邱天爽 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第7期16-20,55,共6页
利用稳定分布对具有脉冲特性的噪声进行建模,提出了一种新的分数低阶协方差概念,推导了一种基于分数低阶协方差矩阵的波束形成方法,并分析了其旁瓣特性。模拟表明新方法具有更高的信号干扰噪声比及更强的波束形成与旁瓣抑制能力。新算... 利用稳定分布对具有脉冲特性的噪声进行建模,提出了一种新的分数低阶协方差概念,推导了一种基于分数低阶协方差矩阵的波束形成方法,并分析了其旁瓣特性。模拟表明新方法具有更高的信号干扰噪声比及更强的波束形成与旁瓣抑制能力。新算法在高斯和分数低阶稳定分布环境下比传统的算法具有更好的韧性。 展开更多
关键词 信号处理 分数低阶矩 分数低阶协方差 波束形成 α-稳定分布
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大气噪声幅度分布与抑制处理分析 被引量:10
8
作者 罗忠涛 卢鹏 +1 位作者 张杨勇 张刚 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1443-1448,共6页
大气噪声的分析与抑制对低频通信至关重要。结合实测大气噪声数据分析其幅度分布,提出噪声抑制的新非线性变换方法,并理清非线性变换的检测性能与正态性的关系。首先分析实测噪声幅值分布,验证其非高斯性且接近服从对称α稳定(symmetric... 大气噪声的分析与抑制对低频通信至关重要。结合实测大气噪声数据分析其幅度分布,提出噪声抑制的新非线性变换方法,并理清非线性变换的检测性能与正态性的关系。首先分析实测噪声幅值分布,验证其非高斯性且接近服从对称α稳定(symmetricα-stable,SαS)噪声模型。然后基于高斯化处理后信号检测模型,推导得到新非线性变换方法——过高斯化处理。最后,基于实测大气数据的正态检验统计与误码率(bit error ratio,BER)仿真表明:大气噪声处理技术的BER性能与正态性之间并非一定正相关;过高斯化处理能够有效降低BER,性能接近传统局部最优检测器。 展开更多
关键词 大气噪声 α稳定分布 非线性处理 正态性检验 误码率(bit ERROR RATIO BER)
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分数代阶α稳定分布及其应用中的若干问题 被引量:7
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作者 邱天爽 李小兵 +1 位作者 孙永梅 王宏禹 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2004年第2期5-9,共5页
α稳定分布模型是一种包含高斯分布,但具有更广泛适用性的随机分布模型,文中在简要介绍α稳定分布及分数低阶统计量的概念和特性的基础上,研究了在分数低阶α稳定分布条件下进行信号处理需要解决的几个问题,并给出了相应的结果。
关键词 a稳定分布 分数低阶统计量 信号处理
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DOA Estimation Based on Sparse Representation of the Fractional Lower Order Statistics in Impulsive Noise 被引量:8
10
作者 Sen Li Rongxi He +1 位作者 Bin Lin Fei Sun 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2018年第4期860-868,共9页
This paper is mainly to deal with the problem of direction of arrival(DOA) estimations of multiple narrow-band sources impinging on a uniform linear array under impulsive noise environments. By modeling the impulsive ... This paper is mainly to deal with the problem of direction of arrival(DOA) estimations of multiple narrow-band sources impinging on a uniform linear array under impulsive noise environments. By modeling the impulsive noise as α-stable distribution, new methods which combine the sparse signal representation technique and fractional lower order statistics theory are proposed. In the new algorithms, the fractional lower order statistics vectors of the array output signal are sparsely represented on an overcomplete basis and the DOAs can be effectively estimated by searching the sparsest coefficients. To enhance the robustness performance of the proposed algorithms,the improved algorithms are advanced by eliminating the fractional lower order statistics of the noise from the fractional lower order statistics vector of the array output through a linear transformation. Simulation results have shown the effectiveness of the proposed methods for a wide range of highly impulsive environments. 展开更多
关键词 α-stable distribution direction of arrival(DOA) fractional lower-order statistics impulsive noise sparse representation
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分数低阶矩的信号盲分离方法 被引量:4
11
作者 张安清 邱天爽 章新华 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期32-36,共5页
具有尖峰脉冲特性的α稳定分布信号或噪声不存在二阶及二阶以上的统计量,传统基于二阶统计量(SOS)或高阶统计量(HOS)盲分离和独立成份分析(ICA)算法效果不理想,甚至失效。对脉冲噪声环境下的盲分离技术进行了研究,推导出一种基于分数低... 具有尖峰脉冲特性的α稳定分布信号或噪声不存在二阶及二阶以上的统计量,传统基于二阶统计量(SOS)或高阶统计量(HOS)盲分离和独立成份分析(ICA)算法效果不理想,甚至失效。对脉冲噪声环境下的盲分离技术进行了研究,推导出一种基于分数低阶矩的信号盲分离算法,并进行了仿真检验,结果表明所提出的方法对实现α稳定分布信号或含有α稳定分布噪声的信号盲分离效果很好,并具有良好的韧性。 展开更多
关键词 分数低阶矩 α稳定分布 盲分离 独立成份分析
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基于分数低阶协方差的AR SαS模型α谱估计 被引量:6
12
作者 王首勇 朱晓波 +1 位作者 李旭涛 王永良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1637-1641,共5页
根据自回归(AR)SαS模型的α谱,分析了基于分数低阶矩(FLOM)法估计AR SαS模型参数的不足.提出了一种基于分数低阶协方差(FLOC)的AR SαS模型参数估计方法,并给出了基于FLOC的AR SαS模型α谱方法.分别对AR SαS模型参数的估计、α稳定... 根据自回归(AR)SαS模型的α谱,分析了基于分数低阶矩(FLOM)法估计AR SαS模型参数的不足.提出了一种基于分数低阶协方差(FLOC)的AR SαS模型参数估计方法,并给出了基于FLOC的AR SαS模型α谱方法.分别对AR SαS模型参数的估计、α稳定分布噪声中单一正弦信号的估计和两个正弦信号的分辨进行了仿真.仿真结果表明,基于FLOC的AR SαS模型α谱估计方法对于不同的α值均具有较好的韧性.特别是在α值较小,即α稳定分布噪声概率密度函数(PDF)拖尾比较严重时,本文所提出的基于FLOC的AR SαS模型α谱估计方法,其性能明显优于基于FLOM的AR SαS模型α谱估计方法. 展开更多
关键词 α 自回归SαS模型 α稳定分布 分数低阶协方差 分数低阶矩
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稳定分布下基于FAM的低阶循环谱算法研究 被引量:8
13
作者 何继爱 裴承全 郑玉峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1297-1304,共8页
该文在α稳定分布下结合共变理论、循环平稳和分数低阶矩(FLOM)等理论和方法,提出基于FAM(FFT Accumulation Method)的低阶循环谱算法,对算法中存在的循环泄露现象及算法复杂度进行了分析,并以调制信号(AM,QPSK)做了实验仿真.结果表明... 该文在α稳定分布下结合共变理论、循环平稳和分数低阶矩(FLOM)等理论和方法,提出基于FAM(FFT Accumulation Method)的低阶循环谱算法,对算法中存在的循环泄露现象及算法复杂度进行了分析,并以调制信号(AM,QPSK)做了实验仿真.结果表明在α稳定分布下循环平稳信号的低阶循环谱密度和在高斯模型下的二阶循环谱结构是一致的,但基于α稳定分布假定所设计的信号处理算法对信号噪声特性不确定情况具有较好的韧性和抗脉冲噪声性能.最后在循环谱域构造了调制信号的低阶循环特征参数,为复杂背景下的调制识别提供了新的途径. 展开更多
关键词 α稳定分布 分数低阶矩 FAM 高斯模型
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基于粒子滤波器的大容量冲击负荷短期预测方法 被引量:7
14
作者 黄任可 罗谌持 张明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期40-45,共6页
应用基于α稳定分布的概率模型建立了新的电力系统短期负荷时变模型,充分利用了α稳定分布对大容量冲击性负荷良好的模拟特性。应用粒子滤波器对所建立的短期负荷模型的时变参数进行估计,然后利用估计所得的最新参数预测短期负荷。粒子... 应用基于α稳定分布的概率模型建立了新的电力系统短期负荷时变模型,充分利用了α稳定分布对大容量冲击性负荷良好的模拟特性。应用粒子滤波器对所建立的短期负荷模型的时变参数进行估计,然后利用估计所得的最新参数预测短期负荷。粒子滤波器突破了以往研究的各种滤波器必须建立在负荷模型是高斯分布的线性模型以及模型的参数必须是定常数的局限,可以研究非高斯非线性的时变系数系统模型。结合实际电网负荷数据的实验验证了所提出的方法对大容量冲击性负荷预测的有效性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 大容量冲击性负荷 时变系统 粒子滤波器 α稳定分布
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α稳定分布噪声下信号的分数低阶协方差谱估计 被引量:6
15
作者 朱晓波 王首勇 《空军雷达学院学报》 2006年第4期266-269,共4页
针对在分布参数值较小时稳定分布噪声下基于共变的谱估计性能较差这一问题,提出了一种分数低阶协方差(FLOC)谱估计方法.仿真通过对稳定分布噪声下的正弦信号进行谱估计,结果表明,该方法对于不同的值,在稳定分布噪声下均具有较好的谱估... 针对在分布参数值较小时稳定分布噪声下基于共变的谱估计性能较差这一问题,提出了一种分数低阶协方差(FLOC)谱估计方法.仿真通过对稳定分布噪声下的正弦信号进行谱估计,结果表明,该方法对于不同的值,在稳定分布噪声下均具有较好的谱估计性能. 展开更多
关键词 α α稳定分布 共变 分数低阶协方差
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金融资产厚尾分布及常用的风险度量——α-stable分布下的MDD、DaR和CDaR 被引量:7
16
作者 耿志祥 王传玉 林建忠 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 2013年第2期49-64,共16页
本文首先运用正态分布、带有位置-尺度参数的t分布、Logistic分布、极值分布、α-stable分布和核密度估计对上证综指收益率分布进行拟合,结果表明核密度估计优于其他分布。其次,在进行尾部风险拟合和度量风险方面,通过设定相关指标,在... 本文首先运用正态分布、带有位置-尺度参数的t分布、Logistic分布、极值分布、α-stable分布和核密度估计对上证综指收益率分布进行拟合,结果表明核密度估计优于其他分布。其次,在进行尾部风险拟合和度量风险方面,通过设定相关指标,在显著性水平为1%时,α-stable分布更适合衡量风险程度,在此基础上提出了调和α-stable分布,并得到一个同构表示解。最后,本文给出了蒙特卡洛α-stable分布模拟和经验值下的MDD、DaR和CDaR,并得到了模型值和经验值之间的乖离率。 展开更多
关键词 α-stable分布 厚尾MDD DaR和CDaR 蒙特卡洛模拟
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α稳定噪声中基于双参数CGM模型的Rao检测 被引量:7
17
作者 李旭涛 王首勇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2014-2018,共5页
针对α稳定分布概率密度函数无闭式表达的问题,给出了一种解析的近似模型,该模型采用双参数的柯西和高斯混合形式.由分数低阶矩,给出了混合比率的解析表达式.同传统的柯西-高斯混合模型和高斯混合模型相比,该模型具有完全的解析形式.基... 针对α稳定分布概率密度函数无闭式表达的问题,给出了一种解析的近似模型,该模型采用双参数的柯西和高斯混合形式.由分数低阶矩,给出了混合比率的解析表达式.同传统的柯西-高斯混合模型和高斯混合模型相比,该模型具有完全的解析形式.基于该模型,导出了α稳定噪声条件下正弦信号的Rao检测统计量.通过仿真给出了不同特征指数α时Rao检测的性能,并同基于高斯假设的Rao检测进行了比较.仿真结果表明,该检测器在α稳定分布噪声条件下对信号的检测性能明显优于基于高斯假设的Rao检测. 展开更多
关键词 信号检测 Rao检验 α稳定分布
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基于α稳定分布参数估计的滚动轴承故障诊断 被引量:7
18
作者 熊庆 张卫华 +2 位作者 陆天炜 梅桂明 李夫忠 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期238-244,396,共7页
针对滚动轴承故障损伤程度难以确定的问题,提出对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动信号进行故障特征提取及智能分类的故障诊断方法。首先,对各状态振动信号进行α稳定分布四参数估计,选取敏感性及稳定性最好的二种参数组成二... 针对滚动轴承故障损伤程度难以确定的问题,提出对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动信号进行故障特征提取及智能分类的故障诊断方法。首先,对各状态振动信号进行α稳定分布四参数估计,选取敏感性及稳定性最好的二种参数组成二维故障特征量;然后,输入到经过粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)进行参数优化后的最小二乘支持矢量机(least squares support vectors machine,简称LSSVM)中进行故障诊断;最后,通过台架试验数据验证了该方法的有效性,并与未经过PSO参数优化的LSSVM、支持向量机(support vectors machine,简称SVM)方法的诊断结果进行比较。结果表明:该方法可实现滚动轴承故障位置及损伤程度的智能诊断,比未经PSO参数优化的LSSVM、SVM方法具有更优的泛化性,更短的训练、测试时间,可应用于实际工程。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 α稳定分布 粒子群优化算法 最小二乘支持向量机
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脉冲噪声环境下循环ESPRIT新方法 被引量:6
19
作者 兰天 邱天爽 杨娇 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期88-93,共6页
以α稳定分布作为噪声模型,研究了脉冲噪声环境下循环平稳信号的波达方向估计问题。针对在脉冲噪声环境中,基于传统二阶循环统计量的算法效果显著退化的问题,提出了分数低阶循环相关矩阵概念;并在此基础上,提出了分数低阶总体最小二乘(T... 以α稳定分布作为噪声模型,研究了脉冲噪声环境下循环平稳信号的波达方向估计问题。针对在脉冲噪声环境中,基于传统二阶循环统计量的算法效果显著退化的问题,提出了分数低阶循环相关矩阵概念;并在此基础上,提出了分数低阶总体最小二乘(TLS)循环ESPRIT算法的2种形式。计算机仿真表明所提出的算法可有效地估计出脉冲噪声条件下的波达方向,其性能优于传统的基于二阶循环统计量的循环ESPRIT类算法,有潜在的应用前景。 展开更多
关键词 循环平稳 α稳定分布 分数低阶循环统计量 波达方向估计 TLS-cyclic-ESPRIT算法
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分数低阶α稳定分布噪声下EP潜伏期变化韧性自适应检测 被引量:5
20
作者 邱天爽 王宏禹 +1 位作者 孙永梅 郭颖 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期505-510,共6页
依据分数低阶矩理论和信号噪声的特性,提出了一种自适应检测EP潜伏期变化的新方法.这种方法基于反正切函数的单调有界和奇对称特性,对误差信号en(k)进行非线性变换,抑制了EP信号中的分数低阶α稳定分布噪声,有效保留了信号成分,在高斯... 依据分数低阶矩理论和信号噪声的特性,提出了一种自适应检测EP潜伏期变化的新方法.这种方法基于反正切函数的单调有界和奇对称特性,对误差信号en(k)进行非线性变换,抑制了EP信号中的分数低阶α稳定分布噪声,有效保留了信号成分,在高斯和分数低阶α稳定分布噪声条件下具有良好的韧性,且避免了动态估计信号噪声α参数的困难.利用这种方法动态检测EP潜伏期的变化,具有较高的估计精度和较快的收敛速度. 展开更多
关键词 诱发电位 信号处理 脑电图 EP 潜伏期 韧性自适应检测 α稳定分布 信噪比 分数低阶矩
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