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基于α稳定分布噪声稀疏性及最优匹配的跳频信号参数估计
被引量：
2
1
作者
金艳
武艳凤
姬红兵
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期2413-2420,共8页
目前基于压缩感知的跳频信号参数估计方法大多是在高斯背景噪声下进行的研究,而在非高斯α稳定分布脉冲噪声环境下,已有基于高斯噪声数学模型设计的算法性能下降。针对上述问题,该文分析了α稳定分布噪声的大幅值脉冲满足近似稀疏性条件...
目前基于压缩感知的跳频信号参数估计方法大多是在高斯背景噪声下进行的研究,而在非高斯α稳定分布脉冲噪声环境下,已有基于高斯噪声数学模型设计的算法性能下降。针对上述问题,该文分析了α稳定分布噪声的大幅值脉冲满足近似稀疏性条件,利用跳频信号与噪声之间的时域特征差异将信噪分离,实现噪声抑制。并在压缩感知框架下,建立与跳频信号特点相匹配的3参数字典,采用最优匹配(Optimal Match,OM)方法对跳频信号自适应分解,获取匹配原子,基于这些时频原子包含的信息估计跳频信号的参数。仿真验证表明,在α稳定分布噪声中,与常规的跳频信号估计方法相比,该文提出的先利用噪声稀疏性去噪,再采用最优匹配提取跳频信号参数的方法(Sparsity-OM,SOM),能够较好地抑制脉冲噪声,获得准确的参数信息,具有良好的鲁棒特性。
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关键词
跳频信号
参数估计
压缩感知
噪声稀疏性
最优匹配
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职称材料
题名
基于α稳定分布噪声稀疏性及最优匹配的跳频信号参数估计
被引量：
2
1
作者
金艳
武艳凤
姬红兵
机构
西安电子科技大学电子工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期2413-2420,共8页
基金
国家自然科学基金(61201286)
陕西省自然科学基金(2014JM8304)
中央高校基本科研业务费专项资金(K5051202013)~~
文摘
目前基于压缩感知的跳频信号参数估计方法大多是在高斯背景噪声下进行的研究,而在非高斯α稳定分布脉冲噪声环境下,已有基于高斯噪声数学模型设计的算法性能下降。针对上述问题,该文分析了α稳定分布噪声的大幅值脉冲满足近似稀疏性条件,利用跳频信号与噪声之间的时域特征差异将信噪分离,实现噪声抑制。并在压缩感知框架下,建立与跳频信号特点相匹配的3参数字典,采用最优匹配(Optimal Match,OM)方法对跳频信号自适应分解,获取匹配原子,基于这些时频原子包含的信息估计跳频信号的参数。仿真验证表明,在α稳定分布噪声中,与常规的跳频信号估计方法相比,该文提出的先利用噪声稀疏性去噪,再采用最优匹配提取跳频信号参数的方法(Sparsity-OM,SOM),能够较好地抑制脉冲噪声,获得准确的参数信息,具有良好的鲁棒特性。
关键词
跳频信号
参数估计
压缩感知
噪声稀疏性
最优匹配
Keywords
Frequency Hopping （FH） signal
Parameter estimation
Compressed Sensing （CS）
Noise sparsity
Optimal Match （OM）
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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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α稳定分布噪声稀疏性及最优匹配的跳频信号参数估计
金艳
武艳凤
姬红兵
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
2
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职称材料
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