| 非平稳背景噪声下微弱高频CW信号的自适应检测 |
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| 引用本文： | 李国军,周晓娜,曾理,林金朝. 非平稳背景噪声下微弱高频CW信号的自适应检测[J]. 科学技术与工程, 2009, 9(4) |
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| 作者姓名： | 李国军 周晓娜 曾理 林金朝 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学,重庆,400065;中国人民解放军重庆通信学院,重庆,400035;中国人民解放军重庆通信学院,重庆,400035;重庆邮电大学,重庆,400065;重庆大学,重庆,400044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，重庆市科学技术委员会科技攻关项目 |
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| 摘 要： | 在强噪声背景下,基于时频联合分析的高频CW信号检测算法性能严重下降,同时标准Kalman滤波器对非平稳背景噪声下微弱高频CW信号也失效.针对此问题,本文提出了一种基于ARMA新息模型的自适应Kalman滤波器检测方法.该方法避免了标准Kalman滤波检测CW信号时需要确定系统噪声统计特性的问题.论文根据CW信号的状态空间随机信号模型,构造了ARMA新息模型,通过在线辨识MA模型参数来估计Kalman滤波增益,从而实现了CW信号的自适应跟踪滤波.仿真结果表明,该方法能够在强噪声背景下动态跟踪CW信号时域波形,且算法简单,实时性强,可用于指导高频CW电报自动接收设备的研制.
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| 关 键 词： | 微弱高频CW信号 非平稳噪声 ARMA新息模型 自适应Kalman滤波器 |
Adaptive Detection of Weak High-frequency CW Signal for Non-stationary Noise Environments |
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| LIN Jin-zhao,LI Guo-jun,ZHOU Xiao-na,ZENG Li. Adaptive Detection of Weak High-frequency CW Signal for Non-stationary Noise Environments[J]. Science Technology and Engineering, 2009, 9(4) |
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| Authors: | LIN Jin-zhao LI Guo-jun ZHOU Xiao-na ZENG Li |
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| Affiliation: | Chongqing Uuniversity of Posts and Telecommunications1;Chongqing 400065;P.R.China;Chongqing Institute of Military Telecommunication2;Chongqing 400035;Chongqing Uuniversity3;Chongqing 400044;P.R.China |
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| Abstract: | The method of time-frequency transformation and classical Kalman filter for detecting high-frequency CW signal have a noticeable decline in performance with heavy and non-stationary background noise.A new adaptive Kalman filter based on ARMA innovation model is designed to detect weak high-frequency CW signal in strong Non-stationary noise environments.The method avoids the shortcomings of classical Kalman filter which requires precise statistical characteristic of noise in system.The ARMA innovation model ... |
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| Keywords: | weak high-frequency CW signal non-stationary noise ARMA innovation model adaptive Kalman filter |
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