Alpha稳定分布噪声下线性调频信号的参数估计

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1、??硕士学位论文I'肇IAlha稳定分布噪声下线性调频信号p的参数估计作者姓名韩雨婷指导教师姓名、职称金艳副教授企业导师姓名、职称黄进燕高工申请学位类别工程硕士西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果6尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果;也不包含一为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或

2、证书而使用过的材料。与我同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。:一学位论文若有不实之处,本人承担切法律责任。°本人签名:都兩骨日期:bA!西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定:,即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,,允许查阅、借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,结合学位

3、论文研究成果完成的论文、发明专利等成果,署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。_本人签名:齋tfc_导师签名:知丨『f日期:圳日期:1学校代码10701学号1502121265分类号TN91密级公开西安电子科技大学硕士学位论文Alpha稳定分布噪声下线性调频信号的参数估计作者姓名:韩雨婷领域:电子与通信工程学位类别:工程硕士学校导师姓名、职称:金艳副教授企业导师姓名、职称:黄进燕高工学院:电子工程学院提交日期:2018年06月ParameterEstimati

4、onofLFMSignalinAlphaStableNoiseAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByHanYutingSupervisor:JinYanAssociateProfessorHuangJinyanSeniorEngineerJune2018摘要摘要线性调频信号是一类重要的低截获概率

5、信号,已经在声纳、雷达、通信及地震勘测等领域获得广泛应用。另外,线性调频信号作为典型的非平稳信号,其频率调制为一阶时变的,可以作为处理高阶多项式相位信号的基础,因此研究线性调频信号的参数估计方法具有重要意义。传统的线性调频信号分析方法均基于高斯背景噪声,而近年来的研究表明,一些实际噪声或人为噪声特征更适合采用alpha稳定分布建模。随着噪声模型的改变,基于二阶统计量的常规算法不再适用。因此,开展alpha稳定分布噪声环境下线性调频信号的检测与参数估计方法研究,具有重要理论意义和工程价值。Alpha稳定分布噪声环境下,传统

6、时频分析方法对线性调频信号分析性能退化甚至失效,不利于信号参数提取。对此,论文根据alpha稳定分布噪声的特点,构造可抑制大脉冲的高斯型函数,并在此基础上提出了一种基于短时高斯-傅里叶变换时频分布的线性调频信号参数估计新方法。该方法首先对观测信号加滑动窗,然后采用所构造的高斯型函数对短时窗内信号进行处理,得到短时高斯-傅里叶变换。此变换在有效抑制alpha稳定分布噪声的同时,可得信号的时频分布,并且对不同强度的脉冲噪声均具有良好的稳健性。利用线性调频信号在时频域为直线这一特征,进一步对信号的短时高斯-傅里叶变换采用Hou

7、gh变换,即可得线性调频信号的参数估计。仿真实验表明该方法在alpha稳定分布噪声环境下可有效估计信号参数,且具有较好的鲁棒性。分数阶自相关方法可对线性调频信号的调频斜率进行估计,但在alpha稳定分布噪声下其估计性能退化。对此,论文提出了基于相关熵的改进分数阶自相关方法。该方法利用相关熵的局部相关特性,将其与分数阶自相关函数结合,进而可抑制噪声在分数阶相关域中对信号的影响。在alpha稳定分布噪声下,首先采用该方法估出线性调频信号的调频斜率参数,然后对观测信号解线调,再利用相关熵及相关熵谱对解线调后的短时平稳信号进行处

8、理,从而得到线性调频信号的初始频率信息。仿真实验证明了该方法的有效性。LVD是近年来提出分析线性调频信号的有力工具,可直接将信号变换到初始频率-调频斜率域。经LVD变换后,线性调频信号在变换域平面为一明显峰值,由峰值坐标即可估得信号参数。但在alpha稳定分布噪声下,线性调频信号在LVD变换域中的峰值被噪声淹没。基于

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