信息工程大学学报
信息工程大學學報
신식공정대학학보
JOURNAL OF INFORMATION ENGINEERING UNIVERSITY
2014年
1期
34-40
,共7页
跳频信号%粒子滤波%序贯重要性重采样%辅助粒子滤波
跳頻信號%粒子濾波%序貫重要性重採樣%輔助粒子濾波
도빈신호%입자려파%서관중요성중채양%보조입자려파
针对跳频信号的参数估计问题,提出一种基于粒子滤波的跳频信号频率实时跟踪方法.首先建立以跳频瞬时频率为系统状态的状态空间模型,然后通过基本粒子滤波算法序贯重要性重采样(sequential importance resampling,SIR)实现了对跳频信号频率的后验概率密度估计,进而得到频率的实时估计;为进一步提高粒子滤波的跟踪性能,提出一种基于ESPRIT辅助的粒子滤波(auxiliary esprit particle filtering,AESPRIT-PF)算法.仿真实验分析了在不同信噪比和不同粒子数目下算法的跟踪性能,结果表明该算法具有稳健的跳频频率实时跟踪能力,是一种有效的跳频信号参数估计方法.
針對跳頻信號的參數估計問題,提齣一種基于粒子濾波的跳頻信號頻率實時跟蹤方法.首先建立以跳頻瞬時頻率為繫統狀態的狀態空間模型,然後通過基本粒子濾波算法序貫重要性重採樣(sequential importance resampling,SIR)實現瞭對跳頻信號頻率的後驗概率密度估計,進而得到頻率的實時估計;為進一步提高粒子濾波的跟蹤性能,提齣一種基于ESPRIT輔助的粒子濾波(auxiliary esprit particle filtering,AESPRIT-PF)算法.倣真實驗分析瞭在不同信譟比和不同粒子數目下算法的跟蹤性能,結果錶明該算法具有穩健的跳頻頻率實時跟蹤能力,是一種有效的跳頻信號參數估計方法.
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