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α稳定分布噪声中基于最优核时频分析的跳频信号参数估计 被引量：5
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作者 金艳 彭营 姬红兵 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期985-991,共7页
针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping,FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而... 针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping,FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而有效抑制交叉项。RGK时频分析方法可在高斯噪声环境下估计FH信号的参数,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声中,该方法性能退化甚至失效。对此,结合最大似然估计理论,提出了一种α稳定分布噪声环境下的加权最大似然广义柯西(weighted maximum-likelihood generalized Cauchy,WMGC)滤波的新方法。采用基于WMGC滤波器的RGK时频分析方法(WMGC-RGK方法,即WR方法),对该噪声中的跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,与基于分数低阶及Myriad的时频分析方法相比,WR方法在α稳定分布噪声中具有良好的鲁棒性和优良的跳频信号参数估计性能。 展开更多
关键词 跳频信号 交叉项 径向高斯核时频分析方法 参数估计 Α稳定分布噪声 加权最大似然广义柯西滤波
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