系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2015年
5期
985-991
,共7页
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
跳頻信號%交扠項%徑嚮高斯覈時頻分析方法%參數估計%α穩定分佈譟聲%加權最大似然廣義柯西濾波
도빈신호%교차항%경향고사핵시빈분석방법%삼수고계%α은정분포조성%가권최대사연엄의가서려파
frequency hopping (FH) signals%cross-component%radially Gaussian kernel (RGK) time-frequency analysis method%parameter estimation%α stable distribution noise%weighted maximum-likelihood generalized Cauchy(WMGC) filter
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.
針對傳統非線性時頻分析方法在跳頻(frequency hopping,FH)信號參數估計時,會齣現嚴重的交扠項和參數估計精度降低等問題,引入徑嚮高斯覈(radially Gaussian kernel,RGK)時頻分析方法,該方法根據FH信號的不同自適應選擇最優覈函數,從而有效抑製交扠項.RGK時頻分析方法可在高斯譟聲環境下估計FH信號的參數,但在脈遲性較彊的α穩定分佈譟聲中,該方法性能退化甚至失效.對此,結閤最大似然估計理論,提齣瞭一種α穩定分佈譟聲環境下的加權最大似然廣義柯西(weighted maximum-likelihood generalized Cauchy,WMGC)濾波的新方法.採用基于WMGC濾波器的RGK時頻分析方法(WMGC-RGK方法,即WR方法),對該譟聲中的跳頻信號進行參數估計.倣真結果錶明,與基于分數低階及Myriad的時頻分析方法相比,WR方法在α穩定分佈譟聲中具有良好的魯棒性和優良的跳頻信號參數估計性能.
침대전통비선성시빈분석방법재도빈(frequency hopping,FH)신호삼수고계시,회출현엄중적교차항화삼수고계정도강저등문제,인입경향고사핵(radially Gaussian kernel,RGK)시빈분석방법,해방법근거FH신호적불동자괄응선택최우핵함수,종이유효억제교차항.RGK시빈분석방법가재고사조성배경하고계FH신호적삼수,단재맥충성교강적α은정분포조성중,해방법성능퇴화심지실효.대차,결합최대사연고계이론,제출료일충α은정분포조성배경하적가권최대사연엄의가서(weighted maximum-likelihood generalized Cauchy,WMGC)려파적신방법.채용기우WMGC려파기적RGK시빈분석방법(WMGC-RGK방법,즉WR방법),대해조성중적도빈신호진행삼수고계.방진결과표명,여기우분수저계급Myriad적시빈분석방법상비,WR방법재α은정분포조성중구유량호적로봉성화우량적도빈신호삼수고계성능.
