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

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【摘要】：作為信號處理領(lǐng)域的重要問題,時間延遲估計(jì)一直受到學(xué)者的廣泛關(guān)注,并在無線定位、語音、工業(yè)控制、天文和醫(yī)學(xué)輔助診斷等領(lǐng)域得到許多成功應(yīng)用。傳統(tǒng)上,很多時延估計(jì)算法均假設(shè)信號上附加的噪聲符合高斯分布。這種假設(shè)在大多數(shù)情況下是合理的。但是,無線通信、雷達(dá)、水聲和生物醫(yī)學(xué)信號處理中遇到的許多信號和噪聲,常具有較強(qiáng)的脈沖性,這時高斯分布假設(shè)往往不能反映實(shí)際情況。這種具有較強(qiáng)脈沖特性的噪聲,通常使用Alpha穩(wěn)定分布對其進(jìn)行描述。早期的Alpha穩(wěn)定分布信號處理理論是基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的,但是這類算法存在自身的局限性。例如:分?jǐn)?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(yàn)信息得到的。另外,分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量不包含二階統(tǒng)計(jì)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(jì)算法的精度和韌性為目的,從整數(shù)時延估計(jì)、非整數(shù)時延估計(jì)和時延與多普勒頻移聯(lián)合估計(jì)三個方面,對Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下的韌性時延估計(jì)問題進(jìn)行了系統(tǒng)且深入的研究。本文主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對Alpha穩(wěn)定分布環(huán)境下的整數(shù)時延估計(jì)的韌性問題,設(shè)計(jì)了基于加權(quán)相關(guān)熵譜密度的時延估計(jì)算法。理論分析表明,對相關(guān)熵譜密度進(jìn)行白化不僅不改變相關(guān)熵峰值的位置,而且通過白化過程可以進(jìn)一步加強(qiáng)算法的抗噪聲能力,并在一定程度上降低了引入相關(guān)熵所增加的計(jì)算復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明,相比于基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)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(qiáng)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(jì)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(guān)熵理論合理性的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于相關(guān)熵誘導(dǎo)距離的非整數(shù)時延估計(jì)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(yīng)參數(shù)估計(jì)理論,提出了基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則和Lagrange非整數(shù)時延濾波器的非整數(shù)時延估計(jì)算法,提高了算法對不同信號的自適應(yīng)調(diào)整能力。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該算法具有較強(qiáng)的抗脈沖噪聲能力和較強(qiáng)的信號適應(yīng)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(jì)問題,提出了基于Sigmoid變換的聯(lián)合估計(jì)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(jì)子,提出了廣義Sigmoid變換聯(lián)合估計(jì)算法,提高了信號中所包含信息的利用率,并進(jìn)一步提高了算法的抗脈沖噪聲能力。并進(jìn)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(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1302293