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信號參數(shù)估計　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 S變換 廣義柯西分布 最大似然估計 α穩(wěn)定分布噪聲

【摘要】：S變換由短時傅里葉變換發(fā)展而來,克服了短時傅里葉變換窗長固定、不能同時展現(xiàn)信號高頻及低頻的缺點,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,采用最大似然估計方法在時頻域迭代得到,在保留S變換窗長選取靈活等優(yōu)點的同時,進(jìn)一步提高了S變換的時頻聚集性。仿真實驗表明,在處理脈沖噪聲環(huán)境下的線性調(diào)頻信號時,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)頻信號參數(shù)估計性能。
[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】：TN911.23
【正文快照】： 0引言在傳統(tǒng)的信號處理中,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、無線信道噪聲等。這類噪聲持續(xù)時間短,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

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