本文關(guān)鍵詞：α穩(wěn)定分布噪聲下基于穩(wěn)健S變換的LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 線性調(diào)頻信號(hào) S變換 廣義柯西分布 最大似然估計(jì) α穩(wěn)定分布噪聲

【摘要】：S變換由短時(shí)傅里葉變換發(fā)展而來(lái),克服了短時(shí)傅里葉變換窗長(zhǎng)固定、不能同時(shí)展現(xiàn)信號(hào)高頻及低頻的缺點(diǎn),但在脈沖性較強(qiáng)的α穩(wěn)定分布噪聲下,該方法性能退化甚至失效。對(duì)此,基于廣義柯西分布,構(gòu)造了一類可有效應(yīng)用于強(qiáng)脈沖噪聲環(huán)境的損失函數(shù),并詳細(xì)分析了其影響函數(shù)的穩(wěn)健性。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)最大似然估計(jì)理論和S變換,提出了一種穩(wěn)健S變換方法。該方法以S變換作為初始值,采用最大似然估計(jì)方法在時(shí)頻域迭代得到,在保留S變換窗長(zhǎng)選取靈活等優(yōu)點(diǎn)的同時(shí),進(jìn)一步提高了S變換的時(shí)頻聚集性。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在處理脈沖噪聲環(huán)境下的線性調(diào)頻信號(hào)時(shí),與傳統(tǒng)的基于Myriad濾波、Meridian濾波等多種非線性濾波的方法相比,提出的穩(wěn)健S變換不僅能有效抑制脈沖噪聲,且在脈沖性較強(qiáng)的α穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下,具有良好的魯棒性和優(yōu)良的線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)性能。
[Abstract]:S transform and development by short time Fourier transform, short-time Fourier transform to overcome the fixed window length, cannot show the signal of high frequency and low frequency faults at the same time, but in the pulse of alpha stable distribution noise, the method of performance degradation and even failure. Therefore, based on the generalized Cauchy distribution, construct the loss function of a class can be used effectively in strong impulsive noise environment, and analyzed its influence function robustness. On this basis, according to the theory of maximum likelihood estimation and S transform, this paper presents a robust S transform method. This method is based on the S transform as the initial value, using the maximum likelihood estimation method in frequency domain iterative, while retaining the S transform window select the long flexible at the same time, to further improve the time-frequency transform S aggregation. Simulation results show that the processing of linear frequency modulation pulse signal in noise environment, and the traditional filter based on Myriad Compared with other nonlinear filtering methods such as Meridian filtering, the proposed robust S transform can not only suppress impulse noise effectively, but also has good robustness and excellent performance in LFM signal parameter estimation in a strong pulsed alpha stable distributed noise environment.

【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61201286) 陜西省自然科學(xué)基金(2014JM8304)資助課題
【分類號(hào)】：TN911.23
【正文快照】： 0引言在傳統(tǒng)的信號(hào)處理中,所分析的背景噪聲干擾一般為高斯噪聲。然而在工程應(yīng)用中,實(shí)際噪聲通常具有明顯的脈沖特性,如海雜波噪聲、大氣噪聲、無(wú)線信道噪聲等。這類噪聲持續(xù)時(shí)間短,幅度大,由不規(guī)則脈沖或尖峰組成,其概率密度函數(shù)拖尾嚴(yán)重[1-3]。由于α穩(wěn)定分布是唯一一類滿足

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 孫進(jìn)才,朱維杰,孫軼源,劉理;正弦信號(hào)參數(shù)估計(jì)的最小二乘算法[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào);2005年01期

2 司錫才;朱曉;;基于頻譜細(xì)化的線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2009年03期

3 何為;季仲梅;;一種2FSK信號(hào)參數(shù)估計(jì)的方法[J];通信技術(shù);2009年07期

4 陳家勝;曾以成;李家標(biāo);陳仕必;;混沌背景中微弱信號(hào)參數(shù)估計(jì)新方法[J];微計(jì)算機(jī)信息;2011年07期

5 朱凱然;何學(xué)輝;吳惠陽(yáng);張旺;蘇濤;;一種單自旋回波串信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法[J];電子學(xué)報(bào);2013年03期

6 李建;張國(guó)毅;張旭洲;;一種改進(jìn)的多相碼信號(hào)參數(shù)估計(jì)法[J];現(xiàn)代防御技術(shù);2013年04期

7 陳爭(zhēng);曾以成;付志堅(jiān);;混沌背景中信號(hào)參數(shù)估計(jì)的新方法[J];物理學(xué)報(bào);2008年01期

8 王令歡;馬紅光;艾名舜;;線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)快速算法[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào);2008年04期

9 孫軼源,朱維杰,孫進(jìn)才,李志舜;利用信號(hào)相位匹配原理的正弦信號(hào)參數(shù)估計(jì)[J];自然科學(xué)進(jìn)展;2001年11期

10 李輝;王巖飛;李炯;;正弦信號(hào)參數(shù)估計(jì)中的采樣率選擇研究[J];電子與信息學(xué)報(bào);2007年11期

相關(guān)會(huì)議論文 前4條

1 孫曉東;石要武;張愛(ài)春;;基于混沌同步的混沌背景下正弦信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（1）[C];2008年

2 薛延波;汪晉寬;劉志剛;;一種信號(hào)參數(shù)估計(jì)的小波去噪方法[A];第七屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

3 陳小民;蔣興舟;;寬帶信號(hào)參數(shù)估計(jì)中交互小波變換的尺度參數(shù)分析[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)2003年青年學(xué)術(shù)會(huì)議[CYCA'03]論文集[C];2003年

4 梁國(guó)龍;趙羽;王逸林;;基于自適應(yīng)Notch濾波器的窄帶信號(hào)參數(shù)估計(jì)[A];2001年全國(guó)水聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2001年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

1 單澤彪;陣列信號(hào)參數(shù)估計(jì)與跟蹤方法研究[D];吉林大學(xué);2016年

2 朱凱然;微弱核四極矩共振信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

3 文飛;非圓信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 張曉明;電子對(duì)抗中直擴(kuò)信號(hào)參數(shù)估計(jì)技術(shù)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

5 劉旭波;基于數(shù)字信道化接收機(jī)LPI雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)與分選[D];哈爾濱工程大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 杜福超;LPI雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)與抗干擾性能研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

2 王建偉;基于壓縮感知的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)[D];吉林大學(xué);2016年

3 黃勛;基于壓縮感知的PSK信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法[D];電子科技大學(xué);2016年

4 劉姍姍;基于壓縮感知的信號(hào)參數(shù)估計(jì)[D];電子科技大學(xué);2016年

5 陳翔;基于USRP的信號(hào)源參數(shù)估計(jì)方法研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2016年

6 陳家勝;混沌背景下微弱小信號(hào)參數(shù)估計(jì)研究[D];湘潭大學(xué);2011年

7 羅達(dá)慶;基于凸優(yōu)化的星載SAR主瓣信號(hào)參數(shù)估計(jì)[D];吉林大學(xué);2015年

8 李堯輝;噪聲環(huán)境下線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2013年

9 程旺宗;壓縮傳感理論及其在寬帶陣列信號(hào)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2010年

10 鄧智川;壓縮傳感理論在LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2012年

，

本文編號(hào)：1411084