Alpha稳定分布噪声下改进的MCC时延估计算法研究

"Alpha稳定分布噪声环境下改进MCC时延估计算法 .pdf" 在现代通信系统和信号处理领域，时延估计是一项至关重要的任务，它涉及到信号同步、目标定位、滤波器设计等多个方面。Alpha稳定分布是一种广泛用于描述非高斯噪声的统计模型，特别是在无线通信和雷达系统中，这种噪声类型尤为常见。传统的时延估计算法，如基于最小均方误差（MSE）或最小二乘（LS）准则的方法，在非高斯噪声环境下性能可能会显著下降。 论文中提到的最大相关熵（MCC）准则，是时延估计的一种新方法，它利用相关熵作为代价函数来优化时延估计。MCC准则与最小分散系数（MD）准则在Alpha稳定分布噪声环境下具有等价性，这为不依赖于噪声先验知识的时延估计提供了可能。然而，尽管MCC算法避免了对噪声特性的假设，但其性能并不总是优于基于MD准则的传统算法。 针对这一问题，论文提出了两种改进的MCC时延估计算法：归一化MCC（NMCC）算法和二次迭代MCC（TMCC）算法。NMCC算法通过归一化处理来提高算法的收敛性和稳定性，降低了算法对初始条件的敏感性。而TMCC算法则引入了迭代机制，通过二次迭代优化相关熵，从而更有效地抑制Alpha稳定分布噪声的影响，提高了时延估计的精度。 这两种改进算法的理论分析和计算机仿真实验结果显示，它们在Alpha稳定分布噪声环境下具有更好的收敛性能和较低的稳态失调，同时能有效抑制噪声，从而提升了时延估计的总体性能。这些成果对于在非高斯噪声环境下的通信和信号处理系统具有重要的理论和实际应用价值，有助于开发更为鲁棒的时延估计技术。 关键词：时延估计；alpha稳定分布；相关熵；归一化相关熵法；二次迭代相关熵法 中图分类号：TN911.23 总结来说，这篇论文探讨了在复杂噪声环境下改进MCC时延估计算法的新方法，为非高斯噪声条件下的信号处理提供了新的理论支持和技术手段。通过改进的算法设计，提高了时延估计的准确性和抗干扰能力，对于提高通信系统的整体性能具有重要意义。