脉冲性大气噪声的高斯化滤波

被引：5

作者：

陈志毅

周穗华

冯士民

机构：

[1] 海军工程大学兵器工程系

来源：

数据采集与处理 | 2013年 / 28卷 / 06期

关键词：

大气噪声; 非高斯; α稳定分布; 柯西高斯模型;

D O I：

10.16337/j.1004-9037.2013.06.005

中图分类号：

TN713 [滤波技术、滤波器];

学科分类号：

摘要：

传统的非高斯噪声信道下数字接收机中的非线性处理器,如:消波器、限幅器、熄灭器等,只是对噪声时域中的较大幅值进行简单处理,没有考虑实际噪声的统计分布特性,对噪声的抑制能力有限;α稳定分布模型虽然能很好地描述大气噪声等非高斯噪声的"重尾"特征,但其概率密度函数除特殊值外无闭式,在实际使用中带来很大不便。首先采用柯西高斯模型,可以对α稳定分布的概率密度函数进行很好的近似;然后通过估计得到的噪声的概率密函数来构建高斯化滤波器,并针对不同α值的对称α稳定(Symmetric alpha stable,SαS)分布非高斯大气噪声模型进行专门的高斯化处理;最后通过仿真对比,得出高斯化滤波器的性能明显优于传统非线性处理方法。

引用

页码：784 / 789

页数：6

共 9 条

[1] 主动信号检测中干扰背景的高斯化处理
王平波
蔡志明
[J]. 数据采集与处理, 2006, (04) : 413 - 417
[2] Non-Gaussian mixture models for detection andestimation in heavy-tailed noise. Swami A. IEEE InternationalConference on Acoustics,Speech,and Signal Process-ing . 2000
[3] Near optimal detection of signals in impulsive noise modeled with a symmetric /spl alpha/-stable distribution. Kuruoglu, E.E.,Fitzgerald, W.J.,Rayner, P.J.W. Communications Letters, IEEE . 1998
[4] Signal Processing with Alpha-Stable Distributions and Applications. Nikias C L,Shao M. . 1995
[5] A simplified non-Gaussian mixture model for signal LO detection inα-Stable interference. Li Xutao,Jin Lianwen,Wang Shouyong. Congress on Image and Signal Processing . 2008
[6] One-Dimensional Stable Distributions. Zolotarev V M. Translations of Mathematical Monographs . 1986
[7] 基于BLPN算法的AR SαS过程共变谱估计方法
姜玉林
査代奉
江金龙
[J]. 数据采集与处理, 2010, 25 (06) : 766 - 771
[8] 基于鲁棒协方差矩阵估计的盲信道识别方法
李森
邱天爽
[J]. 数据采集与处理, 2010, 25 (05) : 549 - 553
[9] 稳定分布自回归有色噪声及其改进的白化方法
熊美英
査代奉
武良丹
[J]. 数据采集与处理, 2010, 25 (05) : 643 - 647

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