【摘要】：目前基于壓縮感知的跳頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法大多是在高斯背景噪聲下進(jìn)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(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)的算法性能下降。針對(duì)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(hào)與噪聲之間的時(shí)域特征差異將信噪分離,實(shí)現(xiàn)噪聲抑制。并在壓縮感知框架下,建立與跳頻信號(hào)特點(diǎn)相匹配的3參數(shù)字典,采用最優(yōu)匹配(Optimal Match,OM)方法對(duì)跳頻信號(hào)自適應(yīng)分解,獲取匹配原子,基于這些時(shí)頻原子包含的信息估計(jì)跳頻信號(hào)的參數(shù)。仿真驗(yàn)證表明,在α穩(wěn)定分布噪聲中,與常規(guī)的跳頻信號(hào)估計(jì)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(hào)參數(shù)的方法(Sparsity-OM,SOM),能夠較好地抑制脈沖噪聲,獲得準(zhǔn)確的參數(shù)信息,具有良好的魯棒特性。
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61201286) 陜西省自然科學(xué)基金(2014JM8304) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(K5051202013)~~
【分類號(hào)】：TN911.7

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