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基于Born-Jordan分布的LFM-BPSK信号的参数估计
1
作者
张宏业
舒汀
何劲
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第11期22-28,共7页
对线性调频-二进制相位编码(LFM-BPSK)复合调制信号的参数估计,现有方法在低信噪比(SNR)环境下估计精度较低。针对该问题,文中推导出了LFM-BPSK信号的Born-Jordan(BJD)时频分布,分析了LFM-BPSK信号的时频特性,并提出了基于BJD时频分布...
对线性调频-二进制相位编码(LFM-BPSK)复合调制信号的参数估计,现有方法在低信噪比(SNR)环境下估计精度较低。针对该问题,文中推导出了LFM-BPSK信号的Born-Jordan(BJD)时频分布,分析了LFM-BPSK信号的时频特性,并提出了基于BJD时频分布的参数估计算法。首先,该算法在BJD时频变换的基础上使用霍夫变换对LFM-BPSK信号初始频率和调频斜率进行估计,并将二维的BJD时频变换转化为一维时域信号,通过降维后的时域信号求解码元宽度;然后,为了探寻参数估计的理论下界,文中还推导了LFM-BPSK信号参数估计的修正克拉美罗下界(MCRLB);最后,利用蒙特卡洛实验对三个参数进行了测试。仿真实验表明,文中算法在低SNR下的参数估计精度明显优于现有的算法,其性能接近MCRLB。
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关键词
线性调频
-
二进制
相位编码
复合
调制
信号
参数估计
修正克拉美罗下界
Born
-
Jordan时频分布
蒙特卡洛实验
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职称材料
基于高斯核函数的Hammerstein非线性系统辨识
被引量：
6
2
作者
郑天
李峰
+2 位作者
罗印升
刘冉冉
顾亚
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第11期2034-2041,共8页
提出了一种基于高斯核函数的Hammerstein非线性系统参数辨识方法。Hammerstein非线性系统由一个静态非线性模块和一个动态线性模块串联组成,利用高斯核函数神经网络和传递函数模型分别建立Hammerstein系统的静态非线性模块和动态线性模...
提出了一种基于高斯核函数的Hammerstein非线性系统参数辨识方法。Hammerstein非线性系统由一个静态非线性模块和一个动态线性模块串联组成,利用高斯核函数神经网络和传递函数模型分别建立Hammerstein系统的静态非线性模块和动态线性模块。首先,基于可分离信号的输入输出数据,采用相关性分析方法估计动态线性模块的参数,有效抑制噪声的干扰。其次,针对Hammerstein非线性系统的不可测噪声项,利用残差的估计值代替不可测变量,推导了递推增广最小二乘辨识方法,根据随机信号的输入输出数据辨识静态非线性模块和噪声模型的参数。仿真结果表明,针对有色噪声干扰的Hammerstein非线性系统,所提方法具有较好的辨识精度和鲁棒性。
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关键词
HAMMERSTEIN系统
非线性系统辨识
二进制-随机复合信号
相关性分析法
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职称材料
题名
基于Born-Jordan分布的LFM-BPSK信号的参数估计
1
作者
张宏业
舒汀
何劲
机构
上海交通大学上海市智能探测与识别重点实验室
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第11期22-28,共7页
文摘
对线性调频-二进制相位编码(LFM-BPSK)复合调制信号的参数估计,现有方法在低信噪比(SNR)环境下估计精度较低。针对该问题,文中推导出了LFM-BPSK信号的Born-Jordan(BJD)时频分布,分析了LFM-BPSK信号的时频特性,并提出了基于BJD时频分布的参数估计算法。首先,该算法在BJD时频变换的基础上使用霍夫变换对LFM-BPSK信号初始频率和调频斜率进行估计,并将二维的BJD时频变换转化为一维时域信号,通过降维后的时域信号求解码元宽度;然后,为了探寻参数估计的理论下界,文中还推导了LFM-BPSK信号参数估计的修正克拉美罗下界(MCRLB);最后,利用蒙特卡洛实验对三个参数进行了测试。仿真实验表明,文中算法在低SNR下的参数估计精度明显优于现有的算法,其性能接近MCRLB。
关键词
线性调频
-
二进制
相位编码
复合
调制
信号
参数估计
修正克拉美罗下界
Born
-
Jordan时频分布
蒙特卡洛实验
Keywords
hybrid modulated signal combining linear frequency modulation and binary phase shift keying(LFMBPSK)
parameters estimation
modified Cramer
-
Rao lower bound(MCRLB)
Born
-
Jordan(BJD)time
-
frequency distribution
Monte Carlo method
分类号
TN971.1 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于高斯核函数的Hammerstein非线性系统辨识
被引量：
6
2
作者
郑天
李峰
罗印升
刘冉冉
顾亚
机构
江苏理工学院电气信息工程学院
江苏理工学院汽车与交通工程学院
常熟理工学院电气与自动化工程学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第11期2034-2041,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62003151,62003150,61903050)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20191035)
+1 种基金
常州市科技计划项目(CJ20220065)
江苏高校“青蓝工程”资助。
文摘
提出了一种基于高斯核函数的Hammerstein非线性系统参数辨识方法。Hammerstein非线性系统由一个静态非线性模块和一个动态线性模块串联组成,利用高斯核函数神经网络和传递函数模型分别建立Hammerstein系统的静态非线性模块和动态线性模块。首先,基于可分离信号的输入输出数据,采用相关性分析方法估计动态线性模块的参数,有效抑制噪声的干扰。其次,针对Hammerstein非线性系统的不可测噪声项,利用残差的估计值代替不可测变量,推导了递推增广最小二乘辨识方法,根据随机信号的输入输出数据辨识静态非线性模块和噪声模型的参数。仿真结果表明,针对有色噪声干扰的Hammerstein非线性系统,所提方法具有较好的辨识精度和鲁棒性。
关键词
HAMMERSTEIN系统
非线性系统辨识
二进制-随机复合信号
相关性分析法
Keywords
Hammerstein system
nonlinear system identification
binary
-
random composite signal
correlation analysis method
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Born-Jordan分布的LFM-BPSK信号的参数估计
张宏业
舒汀
何劲
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于高斯核函数的Hammerstein非线性系统辨识
郑天
李峰
罗印升
刘冉冉
顾亚
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
已选择
0
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参考文献
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