Merid滤波在α稳定噪声下跳频信号参数估计

"α稳定分布噪声下基于Merid滤波的跳频信号参数估计" 本文主要探讨了在α稳定分布噪声环境下，如何有效地对跳频（Frequency-Hopping, FH）信号进行参数估计。跳频信号是一种广泛应用于通信系统中的信号类型，其特征是频率随时间快速变化，以此提高抗干扰和保密性。然而，当这种信号受到α稳定分布噪声的影响时，传统的时频分析方法可能无法提供准确的参数估计。 α稳定分布是一类广义的随机过程模型，它包含了正态分布、Cauchy分布等特殊情形，能够描述具有厚尾特性的噪声。在实际通信环境中，α稳定分布噪声经常出现，因为它能够更好地模拟非高斯噪声特性，如雷电干扰、设备噪声等。 针对这一问题，作者提出了一种基于Merid滤波的时频分析方法。Merid滤波器是一种特殊的滤波技术，它在抑制α稳定分布噪声方面表现出优越性能。首先，通过应用Merid滤波器对观测到的跳频信号进行预处理，可以降低噪声对信号的影响。然后，利用短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）对经过滤波的信号进行分析，以提取出信号的时频特性并进行参数估计。 STFT是一种常用的时间频率分析工具，它可以将信号分解成一系列局部傅里叶变换，从而得到信号在时间和频率域上的瞬时特性。在这种情况下，STFT可以捕获跳频信号在噪声背景下的瞬时频率变化，有助于更准确地估计信号参数。 实验结果显示，相比于基于分数低阶和Myriad滤波的时频分析方法，基于Merid滤波的方法在α稳定分布噪声环境中，具有更好的参数估计性能。这表明，Merid滤波结合STFT的策略能有效对抗复杂噪声环境，提高跳频信号的参数估计精度。 关键词涉及的信息处理、跳频信号、参数估计、Merid滤波和α稳定分布噪声，都突显了本文的研究重点。中图分类号TN911.7表示这属于通信技术领域的文献，文献标识码A则表明这是一篇原创性学术论文。最后的DOI是数字对象标识符，用于唯一识别这篇论文在数字化环境中的身份。 该研究为α稳定分布噪声环境下的跳频信号处理提供了一种新的解决方案，对于通信系统中的信号检测和参数估计具有重要的理论和实践意义。