基于分数低阶统计量的时延估计算法性能分析
传统的时延估计算法大多建立在高斯模型的基础上,利用信号的二阶、高阶估计量,可以得到理想的结果.然而,现实中的信号往往都处在非高斯环境下,如通信线路瞬间尖峰和环境噪声等,这一类信号的时域波形中存在一个明显的峰值,这时利用α稳定分布模型可以较好地表述非高斯脉冲信号和噪声.因此有必要对α稳定分布模型下的,基于分数低阶统计量(FLOS)的时延估计算法进行研究.通过调整参数取值得到的仿真结果,证明了在非高斯情况下,基于FLOS的时延估计算法相对于传统算法估计效果更好.
时延估计、分数低阶、非高斯噪声、α稳定分布
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TN911
四川省杰出青年基金项目2011JQ0034;四川省省属高校科研创新团队建设计划基金项目13TD0017;人工智能四川省重点实验室基金项目2012RYJ05
2014-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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