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基于SαS分布的高斯化处理研究 被引量:1
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作者 王平波 代振 卫红凯 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2239-2245,共7页
针对非高斯背景干扰下的弱信号检测需求,在综述高斯化处理与扩展匹配滤波概念及思路的基础上,该文提出了两种基于对称α稳定分布建模的高斯化处理方法,构建了相应的扩展匹配滤波检测器,并对比早先建立的混合高斯分布下的高斯化处理,对... 针对非高斯背景干扰下的弱信号检测需求,在综述高斯化处理与扩展匹配滤波概念及思路的基础上,该文提出了两种基于对称α稳定分布建模的高斯化处理方法,构建了相应的扩展匹配滤波检测器,并对比早先建立的混合高斯分布下的高斯化处理,对其高斯化效果、对应检测性能、运行速度等进行了仿真研究。研究表明,高斯化处理可以降低背景干扰的非高斯性,从而提高后续匹配滤波的检测性能;基于对称α稳定分布的高斯化处理,在保持性能的同时,具有更高的运行效率。 展开更多
关键词 对称α稳定分布 非高斯信号处理 高斯 扩展匹配滤波
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对称α稳定分布噪声环境下短波衰落信号时延估计的新算法 被引量:3
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作者 马金全 葛临东 童莉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2014年第5期526-534,共9页
脉冲噪声环境下信号时延估计是信号处理领域十分活跃的研究方向。在对称α稳定分布噪声环境下,文章提出了一种基于非线性压缩核函数(NCCF)的短波衰落信号的时延估计算法。该算法采用非线性压缩核函数抑制了对称α稳定分布噪声的脉冲拖尾... 脉冲噪声环境下信号时延估计是信号处理领域十分活跃的研究方向。在对称α稳定分布噪声环境下,文章提出了一种基于非线性压缩核函数(NCCF)的短波衰落信号的时延估计算法。该算法采用非线性压缩核函数抑制了对称α稳定分布噪声的脉冲拖尾,同时较好保持了目标信号之间的互相关特性,从而保证了信号时延估计的准确性。同以往算法相比,本算法不仅降低了计算复杂度,而且对于衰落信号的时延估计具有更强的稳定性。理论证明和仿真结果均表明,该算法比GCC、FLOC、GCF和非线性变换等算法具有更好的时延估计有效性和准确度。 展开更多
关键词 时延估计 Α稳定分布 非高斯信号处理 瑞利衰落 线性压缩核函数
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最小p范数准则α谱估计及载波频率检测 被引量:4
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作者 江金龙 查代奉 樊红社 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第21期138-141,194,共5页
针对共变系数矩阵和分数低阶协方差矩阵估计ARSαS信号α谱精度不高的情况,提出了一种最小p范数准则的α谱估计方法。该方法对传统的奇异值分解(SVD)方法估计ARSαS信号模型最小阶数进行改进,得到一种分数低阶的奇异值分解方法(FLO-SVD)... 针对共变系数矩阵和分数低阶协方差矩阵估计ARSαS信号α谱精度不高的情况,提出了一种最小p范数准则的α谱估计方法。该方法对传统的奇异值分解(SVD)方法估计ARSαS信号模型最小阶数进行改进,得到一种分数低阶的奇异值分解方法(FLO-SVD),然后利用最小p范数准则和IRLS算法求出信号模型参数,用于作α谱估计。应用于脉冲噪声环境下的QPSK信号的仿真表明,改进后的方法对α谱有更好的估计,对载波频率有更准确的检测性能。 展开更多
关键词 非高斯信号处理 alpha谱估计 最小p范数准则 分数低阶奇异值分解(SVD)方法 载波频率检测
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双谱特征在地下输水管道泄漏检测中的应用 被引量:5
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作者 袁文菊 程德福 《水土保持研究》 CSCD 2003年第2期158-160,共3页
非高斯信号处理是信号处理的一个新领域。阐述了地下输水管道泄漏检测系统原理 ,并利用双谱时延估计法对地下输水管道漏点进行检测和定位 ,提高了准确性和精确性。实验结果表明 。
关键词 高阶谱 泄漏检测 地下输水管道 管道泄漏 双谱时延估计法 非高斯信号处理 自来水
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一种对称α稳定分布噪声环境下DOA估计新算法
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作者 马金全 葛临东 童莉 《电讯技术》 北大核心 2014年第1期34-39,共6页
脉冲噪声环境下波达方向(DOA)估计是阵列信号处理领域一个新兴研究方向。针对α稳定分布噪声环境下经典MUSIC算法性能退化的问题,提出了一种新的基于非线性压缩核函数(NCCF)的DOA估计算法。该算法利用基于NCCF的有界矩阵代替了MUSIC的... 脉冲噪声环境下波达方向(DOA)估计是阵列信号处理领域一个新兴研究方向。针对α稳定分布噪声环境下经典MUSIC算法性能退化的问题,提出了一种新的基于非线性压缩核函数(NCCF)的DOA估计算法。该算法利用基于NCCF的有界矩阵代替了MUSIC的协方差矩阵,通过对有界矩阵进行特征分解确定信号子空间和噪声子空间,借用MUSIC谱估计公式进行谱峰搜索,得到DOA的估计值。仿真结果表明,NCCF-MUSIC算法运算复杂度较低,相比于基于分数低阶统计量(FLOS)的MUSIC方法和基于广义类相关熵(GCAS)的MUSIC算法,该方法具有更好的准确度和稳定性。 展开更多
关键词 波达方向估计 Α稳定分布 线性压缩核函数 MUSIC 算法 非高斯信号处理
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