基于分数低阶统计模型的自适应滤波器组谱估计方法

边勇; 周荫清; 李春升

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本文研究了一些自适应滤波器组谱估计方法(AFSE)在对称alpha-stable噪声(SαS)环境下的性能.提出了三种新的基于分数低阶统计模型(FLOS)的自适应滤波器组谱估计方法(AFSE_FLOS).这些新方法是基于分数低阶协方差(FLOC),因此在对称alpha-stable噪声环境下比基于二阶和一阶统计模型的方法估计性能好.计算机仿真结果表明这些基于分数低阶统计模型的新方法在对称alpha-stable噪声环境下的性能比对应的基于二阶和一阶统计模型的方法性能好,在高斯噪声环境下,与其对应的方法性能相似.

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来源
《电子学报》 |2008年第6期|1235-1241|共7页
作者
边勇; 周荫清; 李春升;
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作者单位

卡尔加里大学Geomatics工程系,加拿大卡尔加里 T2N 1N4;

北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;

北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字信号处理;
关键词
alpha-stable分布; 自适应滤波器组谱估计方法(AFSE); 分数低阶统计(FLOS);

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