本文關鍵詞：Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下韌性時延估計新算法研究

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【摘要】：作為信號處理領域的重要問題,時間延遲估計一直受到學者的廣泛關注,并在無線定位、語音、工業(yè)控制、天文和醫(yī)學輔助診斷等領域得到許多成功應用。傳統(tǒng)上,很多時延估計算法均假設信號上附加的噪聲符合高斯分布。這種假設在大多數(shù)情況下是合理的。但是,無線通信、雷達、水聲和生物醫(yī)學信號處理中遇到的許多信號和噪聲,常具有較強的脈沖性,這時高斯分布假設往往不能反映實際情況。這種具有較強脈沖特性的噪聲,通常使用Alpha穩(wěn)定分布對其進行描述。早期的Alpha穩(wěn)定分布信號處理理論是基于分數(shù)低階統(tǒng)計量的,但是這類算法存在自身的局限性。例如:分數(shù)低階矩階數(shù)p的選取需要滿足p小于Alpha穩(wěn)定分布噪聲的特征指數(shù),而Alpha穩(wěn)定分布噪聲的特征指數(shù)是很難通過先驗信息得到的。另外,分數(shù)低階統(tǒng)計量不包含二階統(tǒng)計量,數(shù)據(jù)的處理不能充分利用數(shù)據(jù)中所包含的信息。針對上述問題,本文以提高時延估計算法的精度和韌性為目的,從整數(shù)時延估計、非整數(shù)時延估計和時延與多普勒頻移聯(lián)合估計三個方面,對Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下的韌性時延估計問題進行了系統(tǒng)且深入的研究。本文主要研究工作和創(chuàng)新點如下:(1)針對Alpha穩(wěn)定分布環(huán)境下的整數(shù)時延估計的韌性問題,設計了基于加權相關熵譜密度的時延估計算法。理論分析表明,對相關熵譜密度進行白化不僅不改變相關熵峰值的位置,而且通過白化過程可以進一步加強算法的抗噪聲能力,并在一定程度上降低了引入相關熵所增加的計算復雜度。仿真結果表明,相比于基于分數(shù)低階統(tǒng)計量理論的算法,本文所提算法在脈沖噪聲環(huán)境下,特別是強脈沖性噪聲環(huán)境下具有明顯的優(yōu)勢。(2)針對Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下的非整數(shù)時延估計的分辨率或精度問題,在證明了 Alpha穩(wěn)定分布環(huán)境下使用相關熵理論合理性的基礎上,設計了基于相關熵誘導距離的非整數(shù)時延估計算法。針對該算法對相對帶寬參數(shù)較為敏感的問題,引入自適應參數(shù)估計理論,提出了基于最大相關熵準則和Lagrange非整數(shù)時延濾波器的非整數(shù)時延估計算法,提高了算法對不同信號的自適應調(diào)整能力。仿真實驗結果證明該算法具有較強的抗脈沖噪聲能力和較強的信號適應性。(3)針對Alpha穩(wěn)定分布噪聲和同頻干擾條件下的時延與多普勒頻移聯(lián)合估計問題,提出了基于Sigmoid變換的聯(lián)合估計算法,從理論上證明了該算法在Alpha穩(wěn)定分布噪聲條件下的有效性,分析了脈沖噪聲條件下該算法優(yōu)于基于FLOS算法的原因。為了提高算法的靈活性,在Sigmoid變換中加入傾斜系數(shù),并在算法中使用了多個可調(diào)Sigmoid變換循環(huán)互模糊函數(shù)估計子,提出了廣義Sigmoid變換聯(lián)合估計算法,提高了信號中所包含信息的利用率,并進一步提高了算法的抗脈沖噪聲能力。并進一步從理論和仿真兩方面證明了算法的有效性和優(yōu)越性。
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN911.7

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