【摘要】：目前基于壓縮感知的跳頻信號參數估計方法大多是在高斯背景噪聲下進行的研究,而在非高斯α穩(wěn)定分布脈沖噪聲環(huán)境下,已有基于高斯噪聲數學模型設計的算法性能下降。針對上述問題,該文分析了α穩(wěn)定分布噪聲的大幅值脈沖滿足近似稀疏性條件,利用跳頻信號與噪聲之間的時域特征差異將信噪分離,實現噪聲抑制。并在壓縮感知框架下,建立與跳頻信號特點相匹配的3參數字典,采用最優(yōu)匹配(Optimal Match,OM)方法對跳頻信號自適應分解,獲取匹配原子,基于這些時頻原子包含的信息估計跳頻信號的參數。仿真驗證表明,在α穩(wěn)定分布噪聲中,與常規(guī)的跳頻信號估計方法相比,該文提出的先利用噪聲稀疏性去噪,再采用最優(yōu)匹配提取跳頻信號參數的方法(Sparsity-OM,SOM),能夠較好地抑制脈沖噪聲,獲得準確的參數信息,具有良好的魯棒特性。
【作者單位】： 西安電子科技大學電子工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61201286) 陜西省自然科學基金(2014JM8304) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(K5051202013)~~
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2546497