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摘要:
高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性.该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题.根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型,构造ARMA新息模型,通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益,实现CW信号的自适应跟踪滤波.仿真结果表明,该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形,算法可递推实现,实时性强.
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文献信息
篇名 微弱高频CW信号的自适应滤波
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 自适应滤波 ARMA新息模型 Kalman滤波 莫尔斯信号 信号检测
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 通信与信息工程
研究方向 页码范围 227-231,250
页数 6页 分类号 TN11.23
字数 4482字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曾孝平 重庆大学通信工程学院 177 1223 18.0 25.0
2 李国军 重庆大学通信工程学院 7 61 4.0 7.0
4 周晓娜 8 28 3.0 5.0
5 曾理 8 24 3.0 4.0
6 蒋勇 30 137 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应滤波
ARMA新息模型
Kalman滤波
莫尔斯信号
信号检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导