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QML-RANSAC: PPS and FM signals estimation in heavy noise environments

机译：QML-RANSAC：重噪声环境中的PPS和FM信号估计

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The QML-RANSAC estimator is proposed. It combines the quasi-maximum likelihood (QML) estimator with the random sample consensus (RANSAC). This technique can with reasonable calculation complexity work for lower the signal-to-noise ratio (SNR) than existing parametric estimators of polynomial phase signals (PPS) and nonparametric estimators of FM signals, i.e., it achieves lower SNR threshold than the state-of-the-art techniques in the field. Obtained results are better for about 3 dB with respect to the QML in term of the SNR threshold without increasing the mean squared error (MSE) above the threshold. The proposed estimator is tested on the PPS as a parametric estimator and for general FM signal estimation as a nonparametric estimator. An extension of the algorithm is proposed for multicomponent signals, as well.
机译：提出了QML-RANSAC估计器。它结合了准最大似然（QML）估计量和随机样本一致性（RANSAC）。与现有的多项式相位信号（PPS）的参数估计器和FM信号的非参数估计器相比，该技术可以以合理的计算复杂度来降低信噪比（SNR），即，其SNR阈值低于状态该领域最先进的技术。就SNR阈值而言，相对于QML，在不增加均方误差（MSE）高于阈值的情况下，获得的结果相对于QML更好，约为3 dB。拟议的估计器在PPS上作为参数估计器进行测试，对于一般FM信号估计作为非参数估计器进行测试。还提出了对多分量信号的算法扩展。

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