短序列PPS参数估计：高阶模糊函数与改进算法

"这篇论文是2006年发表在《吉林大学学报（工学版）》第36卷第3期上，由刘嘉磣、张振国和孙军共同撰写，主要探讨了短序列多项式相位信号（PPS）的参数估计问题。研究得到了国家自然科学基金的支持，并涉及数字信号处理、多媒体信息处理和集成电路设计等领域。" 在信号处理领域，多项式相位信号（PPS）是一种重要的信号模型，它由一个常数幅度的信号与一个随时间变化的相位函数相结合构成，其相位通常由多项式来描述。对于短序列的PPS，由于数据点有限，参数估计成为一个挑战。论文首先介绍了基于高阶模糊函数（HAF）和乘积高阶模糊函数（PHAF）的参数估计算法，这两种方法在处理相位信息时具有一定的优势。 然而，作者通过分析发现，尽管HAF和PHAF在一般情况下表现良好，但在处理短序列数据时，它们的性能可能下降。因此，论文提出了针对短序列PPS的参数估计的一般方法和对现有算法的改进策略。这些改进旨在提高估计的精度，特别是在数据序列较短时，以克服传统方法可能遇到的困难。 为了验证提出的改进算法的有效性，论文进行了Monte Carlo仿真，结果表明，改进后的算法显著提升了PPS参数估计的精度，同时在运算效率方面也有所提高。这表明，该方法对于处理实际应用中的短序列PPS数据，如通信系统中的信号检测和恢复，以及雷达或遥感信号处理等，具有很高的实用价值。 关键词：信息处理技术、短序列多项式相位信号、高阶模糊函数、乘积高阶模糊函数，这些关键词揭示了论文的核心研究内容和技术手段，强调了在信息处理中对短序列PPS的高效准确估计的重要性，以及高阶模糊函数在其中的关键作用。论文的贡献在于提供了一种更适用于短序列数据的PPS参数估计方法，这对于提升信号处理的性能和效率具有重要意义。