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robust frequency estimation Under Additive Symmetric α-Stable Gaussian Mixture Noise

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第4期36卷 83-95页

作者： Peng Wang Yulu Tian Bolong Men Hailong Song Beijing Orient Institute of Measurement and Test Beijing10083China University of Science&Technology Beijing Beijing10083China

Here the estimating problem of a single sinusoidal signal in the additive symmetricα-stable Gaussian(ASαSG)noise is *** ASαSG noise here is expressed as the additive of a Gaussian noise and a symmetricα-stable distributed *** the probability density function(PDF)of the ASαSG is complicated,traditional estimators cannot provide optimum *** on the Metropolis-Hastings(M-H)sampling scheme,a robust frequency estimator is proposed for ASαSG ***,to accelerate the convergence rate of the developed algorithm,a new criterion of reconstructing the proposal covar-iance is derived,whose main idea is updating the proposal variance using several previous samples drawn in each *** approximation PDF of the ASαSG noise,which is referred to the weighted sum of a Voigt function and a Gaussian PDF,is also employed to reduce the computational *** computer simulations show that the performance of our method is better than the maximum likelihood and the lp-norm estimators.

关键词： Additive symmetricα-stable Gaussian mixture metropolis-hastings algorithm robust frequency estimation probability density function approximation

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l_(1)-norm Based GWLP for robust frequency estimation

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Journal on Big Data 2019年第3期1卷 107-116页

作者： Yuan Chen Liangtao Duan Weize Sun Jingxin Xu University of Science&Technology Beijing Beijing100083China ShenZhen University Shenzhen518060China Department of Housing and Public Works Queensland GovernmentBrisbaneAustralia

In this work,we address the frequency estimation problem of a complex single-tone embedded in the heavy-tailed *** the use of the linear prediction(LP)property and l_(1)-norm minimization,a robust frequency estimator is *** the proposed method employs the weighted l_(1)-norm on the LP errors,it can be regarded as an extension of the l_(1)-generalized weighted linear *** simulations are conducted in the environment of α-stable noise,indicating the superiority of the proposed algorithm,in terms of its robust to outliers and nearly optimal estimation performance.

关键词： robust frequency estimation linear prediction impulsive noise weighted l_(1)-norm minimization

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