低信噪比下的鲁棒循环平稳信号检测算法

《循环平稳信号处理与应用》-黄知涛 国防科大 循环平稳信号处理是现代信号处理中的一个重要研究方向，在雷达、通信、声呐、导航、电子对抗等众多领域有极为广阔的应用前景。

4.3.1调频信号的解调分析

同信道干扰是通信系统中普遍存在的问题，这将导致到达方向（DOA）估计的恶化。 为了解决这个问题，提出了一种适用于均匀圆形阵列（UCA）的分数阶低阶循环MUSIC方法。 所提出的方法可以消除相同频带内的脉冲噪声和干扰，并且在高斯噪声中也能很好地表现出来。 特别地，该算法可以应用于窄信号模型或宽带信号模型。 仿真结果强烈验证了该方法的高性能。

功率谱密度函数 为了更加清楚的说明循环谱密度的特性，取信号模型 其中， a(t)为零均值的平稳随机信号，满足条件

循环平稳信号处理研究报告，非常实用的研究报告

无线WSSUS衰落信道是时变信道，其信道参数随着时间的变化而变化。通常采用的经典跟踪算法（RLS算法）中的重要参数遗忘因子是固定值，这使得算法跟踪时变信道时性能无法保障。对均方误差（MSE）进行了分析，并在此基础上得到基于MSE梯度控制的可变遗忘因子VFF-RLS算法。仿真结果表明MSE分析结果正确;与经典算法相比较，VFF-RLS具有较小的MSE，更适合跟踪WSSUS信道。

在这项研究中，我们介绍了两种基于分数低阶循环平稳性的鲁棒信号选择新算法，以解决在存在干扰和α稳定分布脉冲的情况下估计循环平稳信号到达时间差（TDOA）的问题噪音。 基于传统的信号选择和分数低阶统计量（FLOS）的TDOA方法在存在非高斯α稳定脉冲噪声和干扰信号干扰的情况下会导致性能下降。 通过利用分数低阶循环平稳性，我们能够开发一种新颖的多周期方法和广义分数阶低阶光谱相干方法。 所提出的方法抑制了α稳定脉冲噪声的影响，并更好地利用了循环平稳信号的循环平稳特性。 仿真结果表明，新方法对干扰和脉冲噪声具有较高的容忍度，并且比常规算法具有更高的估计精度。

联合估计到达时间差（TDOA）和到达频率差（FDOA）或多普勒的问题具有多种实际应用。 在存在非高斯α稳定脉冲噪声和干扰的情况下，常规的循环歧义函数和分数阶低阶歧义函数的性能会下降。 为了克服这些缺点，提出了一种基于分数低阶循环平稳性的鲁棒性平稳信号选择算法。 该新方法利用了循环平稳性特征和分数阶低阶统计量，对干扰具有很高的容忍度，并且对高斯噪声和非高斯α稳定脉冲噪声均具有较强的鲁棒性。 通过与基于循环平稳性和基于分数低阶统计量（FLOS）的方法进行比较，证明了该方法在存在脉冲噪声和干扰的情况下的鲁棒性和有效性。

本文档为讲义形式，主要内容为循环平稳信号的分析及案例应用分析，对于初学循环平稳信号分析的同学有所帮助。