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对称a稳定分布中预处理的分数低阶协方差时差估计

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电子与信息学报 2013年第11期35卷 2771-2777页

作者：田瑶张莉解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州450002

该文针对传统算法中预处理函数类型有限,对预处理函数所带来的性能改进分析不足及分数低阶协方差时差估计算法精度不够高的缺点进行改进,提出一类预处理函数,指出其需要满足的一组条件;并理论推导得到接收信号通过任意满足该组条件的函... 详细信息

该文针对传统算法中预处理函数类型有限,对预处理函数所带来的性能改进分析不足及分数低阶协方差时差估计算法精度不够高的缺点进行改进,提出一类预处理函数,指出其需要满足的一组条件;并理论推导得到接收信号通过任意满足该组条件的函数处理后,其分数低阶协方差的方差减小且是无偏估计,从而提高了分数低阶协方差的峰值检测精度,提高了时差估计精度。最后提出了两种满足条件的预处理函数,仿真验证了在对称a稳定分布噪声中该文算法提高时差估计精度的有效性及在高斯噪声环境下的适用性。

关键词：信号处理对称a稳定分布时差估计分数低阶协方差预处理函数

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重构分数低阶协方差的子空间拟合测向算法

电波科学学报 2009年第4期24卷 729-734页

作者：高洪元刁鸣哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

基于重构的分数低阶矩阵,提出了重构分数低阶协方差的多重信号分类测向算法和信号子空间拟合测向算法。为了快速求解所提出的测向算法,设计了一种可进行多维搜索的自适应差分粒子群优化算法。利用粒子群算法和差分进化算法的优点,可以... 详细信息

基于重构的分数低阶矩阵,提出了重构分数低阶协方差的多重信号分类测向算法和信号子空间拟合测向算法。为了快速求解所提出的测向算法,设计了一种可进行多维搜索的自适应差分粒子群优化算法。利用粒子群算法和差分进化算法的优点,可以获得测向问题的全局最优解。Monte-Carlo仿真证明了所提测向算法可有效分辨相干源,并且其检测性能优于已有的一些经典算法。

关键词：分数低阶协方差信号子空间拟合 MUSIC算法粒子群优化算法差分进化算法

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基于广义秩模型的分数低阶协方差波束形成

系统工程与电子技术 2014年第6期36卷 1033-1038页

作者：宋爱民邱天爽王爱齐大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024 大连交通大学理学院辽宁大连116028

在广义秩信号模型基础上,设计了一种鲁棒波束自适应波束形成方法。通过引入分数低阶变换来抑制非高斯稳定分布噪声,提出脉冲噪声环境下能够处理信号失配的鲁棒波束形成器算法,并讨论了分数低阶协方差矩阵的可逆性。由于采用Frobenius范... 详细信息

在广义秩信号模型基础上,设计了一种鲁棒波束自适应波束形成方法。通过引入分数低阶变换来抑制非高斯稳定分布噪声,提出脉冲噪声环境下能够处理信号失配的鲁棒波束形成器算法,并讨论了分数低阶协方差矩阵的可逆性。由于采用Frobenius范数建立明确的模型来刻画期望阵列响应与数据的协方差矩阵之间的不确定性,因此所提算法具有解析闭合形式解。仿真结果表明:与传统波束形成算法相比,所提算法在脉冲稳定分布噪声和信号失配同时存在的情况时具有更好的鲁棒性。

关键词：广义秩稳定分布噪声分数低阶协方差波束形成

基于分数低阶协方差的AR SαS模型α谱估计

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电子学报 2007年第9期35卷 1637-1641页

作者：王首勇朱晓波李旭涛王永良空军雷达学院军队重点实验室湖北武汉430019 空军雷达学院研究生管理大队湖北武汉430019 华中科技大学电子与信息工程系湖北武汉430074

根据自回归(AR)SαS模型的α谱,分析了基于分数低阶矩(FLOM)法估计AR SαS模型参数的不足.提出了一种基于分数低阶协方差(FLOC)的AR SαS模型参数估计方法,并给出了基于FLOC的AR SαS模型α谱方法.分别对AR SαS模型参数的估计、α稳定... 详细信息

根据自回归(AR)SαS模型的α谱,分析了基于分数低阶矩(FLOM)法估计AR SαS模型参数的不足.提出了一种基于分数低阶协方差(FLOC)的AR SαS模型参数估计方法,并给出了基于FLOC的AR SαS模型α谱方法.分别对AR SαS模型参数的估计、α稳定分布噪声中单一正弦信号的估计和两个正弦信号的分辨进行了仿真.仿真结果表明,基于FLOC的AR SαS模型α谱估计方法对于不同的α值均具有较好的韧性.特别是在α值较小,即α稳定分布噪声概率密度函数(PDF)拖尾比较严重时,本文所提出的基于FLOC的AR SαS模型α谱估计方法,其性能明显优于基于FLOM的AR SαS模型α谱估计方法.

关键词： α谱自回归SαS模型 α稳定分布分数低阶协方差分数低阶矩

一种基于分数低阶协方差矩阵的波束形成新方法

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通信学报 2005年第7期26卷 16-20,55页

作者：查代奉邱天爽大连理工大学电子与信息工程学院辽宁大连116024

利用稳定分布对具有脉冲特性的噪声进行建模,提出了一种新的分数低阶协方差概念,推导了一种基于分数低阶协方差矩阵的波束形成方法,并分析了其旁瓣特性。模拟表明新方法具有更高的信号干扰噪声比及更强的波束形成与旁瓣抑制能力。新算... 详细信息

利用稳定分布对具有脉冲特性的噪声进行建模,提出了一种新的分数低阶协方差概念,推导了一种基于分数低阶协方差矩阵的波束形成方法,并分析了其旁瓣特性。模拟表明新方法具有更高的信号干扰噪声比及更强的波束形成与旁瓣抑制能力。新算法在高斯和分数低阶稳定分布环境下比传统的算法具有更好的韧性。

关键词：信号处理分数低阶矩分数低阶协方差波束形成 α-稳定分布

一种基于分数低阶协方差的维纳加权时间延迟估计方法

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大连理工大学学报 2004年第3期44卷 459-463页

作者：孙永梅邱天爽大连理工大学电子与信息工程学院辽宁大连116024

依据分数低阶统计量理论和信号噪声特性,提出了一种基于分数低阶协方差的维纳加权(FLOC-WP)时间延迟估计的新方法.这种方法将常规的维纳加权广义时间延迟估计方法与分数低阶协方差结合起来,理论分析和计算机仿真结果表明其既可以应用于... 详细信息

依据分数低阶统计量理论和信号噪声特性,提出了一种基于分数低阶协方差的维纳加权(FLOC-WP)时间延迟估计的新方法.这种方法将常规的维纳加权广义时间延迟估计方法与分数低阶协方差结合起来,理论分析和计算机仿真结果表明其既可以应用于高斯噪声环境,又在低阶α稳定分布噪声环境下具有良好的鲁棒性.

关键词：分数低阶协方差维纳加权时间延迟估计 α稳定分布信号噪声数字信号处理

α稳定分布噪声下信号的分数低阶协方差谱估计

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空军雷达学院学报 2006年第4期20卷 266-269页

作者：朱晓波王首勇空军雷达学院研究生管理大队武汉430019 空军雷达学院信息与指挥自动化系武汉430019

针对在分布参数值较小时稳定分布噪声下基于共变的谱估计性能较差这一问题,提出了一种分数低阶协方差(FLOC)谱估计方法.仿真通过对稳定分布噪声下的正弦信号进行谱估计,结果表明,该方法对于不同的值,在稳定分布噪声下均具有较好的谱估... 详细信息

针对在分布参数值较小时稳定分布噪声下基于共变的谱估计性能较差这一问题,提出了一种分数低阶协方差(FLOC)谱估计方法.仿真通过对稳定分布噪声下的正弦信号进行谱估计,结果表明,该方法对于不同的值,在稳定分布噪声下均具有较好的谱估计性能.

关键词： α谱 α稳定分布共变分数低阶协方差

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复杂海杂波背景下分数低阶匹配滤波检测方法

电子学报 2016年第2期44卷 319-326页

作者：郑作虎王首勇空军预警学院重点实验室湖北武汉430019

针对在复杂海杂波背景下,雷达目标检测中动目标检测(Moving Target Detection,MTD)技术的检测性能显著下降的问题,以及局部最优检测器(Locally Optimum Detector,LOD)仅适用于低信杂比背景下弱目标检测的问题,基于分数低阶统计量理论,... 详细信息

针对在复杂海杂波背景下,雷达目标检测中动目标检测(Moving Target Detection,MTD)技术的检测性能显著下降的问题,以及局部最优检测器(Locally Optimum Detector,LOD)仅适用于低信杂比背景下弱目标检测的问题,基于分数低阶统计量理论,提出了一种分数低阶匹配滤波检测方法.该方法通过幂变换抑制杂波的非高斯特性,通过应用杂波分数低阶协方差矩阵特征值分解的方法白化相关杂波,在此基础上应用匹配滤波进行目标积累,以提高信杂比.通过仿真和实测数据,对所提出方法的检测性能进行了验证,并且与MTD和LOD进行了比较.结果表明,本文所提出方法能较好地解决非高斯相关杂波背景下的目标检测问题,检测性能明显优于MTD和LOD方法.

关键词：非高斯相关杂波幂变换分数低阶协方差杂波白化

脉冲噪声环境下基于矩阵差分的远近场混合源定位

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信号处理 2022年第11期38卷 2342-2349页

作者：母采凤李森吕梦然大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

为了提高脉冲噪声环境下基于二阶协方差矩阵差分(COV-MD)的远近场混合源定位算法的估计性能,本文提出了基于分数低阶协方差矩阵差分(FLOC-MD)和基于压缩变换协方差矩阵差分(CTC-MD)的远近场混合源定位算法。所提出的算法首先利用一维MU... 详细信息

为了提高脉冲噪声环境下基于二阶协方差矩阵差分(COV-MD)的远近场混合源定位算法的估计性能,本文提出了基于分数低阶协方差矩阵差分(FLOC-MD)和基于压缩变换协方差矩阵差分(CTC-MD)的远近场混合源定位算法。所提出的算法首先利用一维MUSIC谱峰搜索获得远场源信号的方位角估计,然后利用矩阵差分法实现远近场信号源的分离得到扩展的近场源分数低阶协方差矩阵(或压缩变换协方差矩阵),最后在利用类旋转不变方法(ESPRIT-Like)估计得到的近场源方位角的基础上,再次利用一维MUSIC谱峰搜索获得近场源距离的估计。计算机仿真结果表明:CTC-MD算法和FLOC-MD算法在强脉冲和低信噪比情况下的估计性能都要明显优于COV-MD算法和其他基于二阶统计量的远近场混合源定位算法,同时CTC-MD算法的性能要好于FLOC-MD算法并且不依赖于脉冲噪声的先验信息。

关键词：远近场混合源脉冲噪声矩阵差分分数低阶协方差压缩变换协方差