短序列PPS参数估计:高阶模糊函数与改进算法
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更新于2024-08-12
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"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。
2022-07-01 上传
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