检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：江胜利南京理工大学

学位级别：博士

近年来,随着雷达和多输入多输出(Multi-input multi-output,MIMO)通信技术的快速发展,雷达与MIMO通信交融建立起来的MIMO雷达受到人们的广泛关注。目前的MIMO雷达研究主要集中在统计MIMO雷达(Statistical MIMO,SMIMO)和相干MIMO雷达(Col... 详细信息

近年来,随着雷达和多输入多输出(Multi-input multi-output,MIMO)通信技术的快速发展,雷达与MIMO通信交融建立起来的MIMO雷达受到人们的广泛关注。目前的MIMO雷达研究主要集中在统计MIMO雷达(Statistical MIMO,SMIMO)和相干MIMO雷达(Colocated MIMO,CMIMO)这两种不同形式的MIMO系统:SMIMO雷达收发单元间距足够大,以此获得空间分集提高雷达性能;CMIMO雷达则是在传统相控阵雷达的基础上引入发射波形分集的思想,通过形成虚拟孔径提高雷达性能。与传统雷达相比,MIMO雷达在目标检测、参数估计、机动目标跟踪、以及目标识别与分类等应用领域都具有显著的性能优势。本文根据MIMO雷达的研究进展,在前人工作的基础上,主要对MIMO雷达的目标检测和波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计几个问题进行了研究和探讨。在目标检测方面,研究了机载SMIMO雷达在未知统计特性干扰(由空时二维杂波和热噪声构成)背景下,基于自适应匹配滤波(Adaptive Matched Filter,AMF)和基于图像特征的目标检测技术,并探讨了空间分集特性对检测性能的改善。在DOA估计方面,首先研究了两类MIMO雷达在对称α稳定(Symmetricα-Stable,SαS)冲击杂波背景下的DOA估计算法,并探讨了SMIMO雷达的空间分集特性和CMIMO雷达的虚拟孔径特性对各自DOA估计性能的改善;然后研究了CMIMO雷达对相干分布式目标(Coherently distributed targets,CDT)DOA估计的克拉美-罗下限(Cramer-Rao bounds,CRB)。本文的主要工作和贡献总结如下: 1基于AMF的机载SMIMO雷达目标检测技术 (1)针对机载SMIMO雷达在未知统计特性的空时二维干扰中目标检测问题,本文将单基地雷达的AMF检测器推广到机载SMIMO雷达。首先研究了SMIMO-AMF检测器,推导出其检测概率和虚警概率的闭合表达式。然后,基于机载SMIMO雷达干扰协方差矩阵的块对角特性,推导出一种简化SMIMO-AMF检测器,大大减小算法的复杂度;并在两个接收通道的情形下,推导出简化SMIMO-AMF检测器检测概率和虚警概率的表达式。研究结果表明,SMIMO-AMF检测器和简化SMIMO-AMF检测器相对于干扰协方差矩阵都具有恒虚警特性,并且这两种检测器能够利用SMIMO雷达的空间分集特性,在未知统计特性的空时干扰背景下有效检测目标。 (2)SMIMO-AMF检测器和简化SMIMO-AMF检测器都需要对干扰协方差矩阵估计值求逆,在独立同分布(Independent and Identically Distributed,ⅡD)参考单元数据不足时会引起估计协方差矩阵的病态,从而使检测性能急剧下降。针对该问题,本文将对角加载技术应用到SMIMO-AMF检测器和简化SMIMO-AMF检测器中,研究了相应的对角加载检测器(SMIMO-LAMF检测器和简化SMIMO-LAMF检测器),并对它们的检测性能进行了理论分析。研究结果表明,SMIMO-LAMF检测器和简化SMIMO-LAMF检测器利用对角加载技术有效改善了估计协方差矩阵的数值特性,从而解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题;同时这两种检测器相对于干扰协方差矩阵都具有恒虚警特性,并且能利用空间分集改善目标检测性能。 2基于图像特征的机载SMIMO雷达目标检测技术对角加载技术能够改善干扰协方差矩阵估计值的数值特性,从而提高SMIMO-AMF和简化SMIMO-AMF检测器的鲁棒性。然而,对角加载技术并不能从本质上减小干扰协方差矩阵估计所需ⅡD参考单元的数量。本文将基于图像特征的空时处理技术(Image Feature Space-Time Processing,IFSTP)推广到机载SMIMO雷达中,研究了一种新的基于图像特征的SMIMO雷达检测器(SMIMO-IFSTP)。该检测器能有效利用机载SMIMO雷达的空间分集减小目标RCS起伏特性和小径向速度对检测性能的影响,并基于目标信号与干扰信号之间不同的图像特征,无需估计干扰协方差矩阵即可有效检测地面动目标。 3 SαS冲击杂波下两类MIMO雷达的DOA估计算法近年来,大量实验数据表明雷达接收到的杂波信号具有一定的冲击性,适用于SαS分布过程来表示。由于SαS冲击杂波不存在二阶及以上矩,因此传统基于二阶及以上统计量的DOA估计算法不能直接用于SαS冲击杂波下MIMO雷达的DOA估计。针对这一问题,本文利用分数低阶统计量和无穷范数归一化的思想,对MIM

关键词： MIMO雷达目标检测 DOA估计空间分集虚拟孔径自适应匹配滤波检测器对角加载恒虚警图像特征对称α稳定分布分数低阶统计量无穷范数归一化解模糊 PM算法相干分布式目标 Cramer-Rao下界

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α稳定分布参数估计及自适应滤波算法研究

α稳定分布参数估计及自适应滤波算法研究

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作者：单志明哈尔滨工程大学

学位级别：博士

高斯分布模型在传统的信号处理中占据主导地位，但实际应用中经常会遇到大量具有显著尖峰脉冲特性的信号或噪声，其统计特性服从非高斯α稳定分布。α稳定分布是一种广义的高斯分布，在描述现实中的许多高斯和非高斯信号以及噪声方面具... 详细信息

高斯分布模型在传统的信号处理中占据主导地位，但实际应用中经常会遇到大量具有显著尖峰脉冲特性的信号或噪声，其统计特性服从非高斯α稳定分布。α稳定分布是一种广义的高斯分布，在描述现实中的许多高斯和非高斯信号以及噪声方面具有明显的优势，基于α稳定分布假定所设计的信号处理算法对信号噪声特性不确定性具有良好的韧性。对α稳定分布信号理论的研究将有助于信号处理理论从二阶和高阶统计量理论向分数低阶统计量理论的发展，从而形成一个完整的理论体系。本文主要针对α稳定分布参数估计及其环境下的自适应滤波算法展开研究。论文的主要工作如下：讨论了α稳定分布的三种定义方式，阐述了四个特征参数对α稳定分布的影响。研究了α稳定分布的性质及其应用背景，研究了分数低阶统计量和α稳定分布的线性理论，得出α稳定分布存在有限的分数低阶矩，而且分散系数和误差的α范数以及p阶矩的最小化是等价的，为本文研究奠定了理论基础。阐明了α稳定分布的不同参数系同标准参数系之间的转换关系，讨论了如何正确地产生服从标准参数系中任意α稳定分布的随机变量，仿真结果证实了其时域脉冲特性和概率密度函数的重尾特性。参数估计是基于α稳定分布进行脉冲信号噪声建模和算法设计的关键，针对最大似然等经典方法在估计α稳定分布参数时存在较大难度，而分数低阶矩法又无法估计位置参数等问题，提出了一种基于Metropolis-Hastings(M-H)算法的α稳定分布参数估计方法。该方法基于贝叶斯定理建立α稳定参数估计的推理模型，在贝叶斯框架下将参数估计问题转化为概率计算问题，然后通过选择合理的建议分布利用M-H抽样算法动态构建Markov链，从而实现了同时估计全部α稳定分布参数，仿真实验结果验证了该方法的有效性和准确性。针对标准M-H算法存在建议分布难以选择，有可能导致参数估计方法不收敛的问题，通过引入自适应抽样策略提出了三种改进的α稳定分布参数估计方法。一是根据延迟拒绝(Delayed Rejection, DR)算法构造多个转移核，通过对建议分布进行局部自适应调整来提高参数估计效率；二是利用自适应Metropolis(Adaptive Metropolis, AM)算法进行全局自适应抽样，并根据Markov链的累积信息改变建议分布延展度和空间方向；最后根据这两种方法优势互补的特点，进一步提出了基于延迟拒绝自适应Metropolis(DelayedRejection Adaptive Metropolis, DRAM)算法的α稳定分布参数估计方法。仿真结果表明新方法不仅参数估计精度较高，而且具有更好的鲁棒性和灵活性。分析了经典时域自适应滤波原理，根据梯度向量对均方权值偏差变化的跟踪性，提出了一种基于梯度向量范数的变步长归一化最小平均P范数(Normalized Least MeanP-norm, NLMP)算法；通过充分利用当前时刻及以前更多的输入信号和误差信息，基于块滤波的思想提出了自适应数据块NLMP算法和数据重用NLMP算法，从而有效提高了算法的收敛性能。针对实际中滤波器阶数未知或可变的问题，通过重新定义变阶数算法的阶数代价函数，提出了一种适用于α稳定分布环境的分数阶数变阶数最小平均P范数(Fractional Tap-length Least Mean P-norm, FTLMP)算法；通过对其收敛性进行分析，又进一步提出了变迭代参数FTLMP算法，该方法利用误差信号控制迭代参数，从而提高了阶数收敛速度，仿真实验结果验证了算法的有效性。在强相关输入作用下，时域自适应滤波算法的收敛性能会显著退化，为此根据变换域滤波的思想和分数低阶统计量原理，提出了一种变换域最小平均P范数(TransformDomain Least Mean P-norm, TDLMP)算法。该算法通过对输入信号进行正交(酉)变换和功率归一化实现解相关，然后利用变换域信号进行自适应滤波，能够有效改善自适应LMP算法在相关输入下的收敛性能。仿真研究了不同正交变换的解相关能力，然后从滤波的角度和几何学原理对变换域算法能够提升滤波性能的原因进行直观解释，最后通过仿真对变换域LMP算法的性能进行了验证。

关键词： α稳定分布分数低阶统计量参数估计马尔可夫链蒙特卡罗自适应滤波变换域

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基于稳定分布白噪声的信号处理新方法研究

基于稳定分布白噪声的信号处理新方法研究

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作者：查代奉大连理工大学

学位级别：博士

本论文在简要介绍稳定分布统计特性的基础上,讨论了一种不同于二阶过程功率谱密度的共变谱密度概念,建立了一种基于自共变序列与共变谱密度的非高斯稳定分布白噪声的概念及其判断标准,对传统意义上的白噪声概念进行了广义化。依据稳定... 详细信息

本论文在简要介绍稳定分布统计特性的基础上,讨论了一种不同于二阶过程功率谱密度的共变谱密度概念,建立了一种基于自共变序列与共变谱密度的非高斯稳定分布白噪声的概念及其判断标准,对传统意义上的白噪声概念进行了广义化。依据稳定分布的参数模型,论述了一种基于α谱的频域广义白化滤波方法,并分析了一种新的预测反卷积白化系统中的广义尤拉-沃克(GYW)方程白化滤波器模型。本论文还依据已有的多项式自回归(PAR)模型,讨论了非线性稳定分布有色噪声概念并建立其非线性PAR模型,提出了EIRLP算法对非线性稳定有色噪声的模型参数进行估计。本论文还讨论了一种分数极点系统中稳定分布有色噪声的白化逆滤波方法,并分析了算法的长记忆、最小相位、收敛特性。在自适应滤波方面,本文基于SαSG分布噪声模型,讨论了自适应混合矩滤波的修正RMN(M-RMN)算法,并对M-RMN算法进行了步长归一化改进。提出了基于滑动窗与韧性M函数的自适应韧性广义递归最小p范数(R-SW-RLP)滤波算法,并对算法的渐进特性进行了分析。讨论了基于新息过程最小p范数准则的递归Kalman(LP-Kalman)滤波算法,并分析了它与递归最小p范数(RLP)滤波算法的关系,进行了算法的韧性改进与渐近特性分析。此外,本文还讨论了稳定分布白噪声环境下的基于中值正交化准则的滤波算法、基于最小平均p范数准则的格型滤波器及其递归实现、基于最小误差熵准则的滤波方法。在阵列信号处理方面,依据泄漏梯度下降原理、矩阵对角加载方法通过对现有的最小平均p范数(LMP)波束形成方法加以改进,提出了新的广义最小平均p范数(GLMP)波束形成方法。利用分数低阶协方差(FLOC)推导了基于分数低阶协方差矩阵的波束形成方法,并分析了该波束形成器的旁瓣特性。对传统的最小范数(Min-Norm)方向估计算法进行改造,讨论了一种基于分数阶相关(FOC)的方向估计新方法。本文还利用已有的矢量水听器模型建立了一种水下二维定位系统,提出了一种基于分数阶相关(FOC)的水下二维定位算法。论文还介绍了稳定分布噪声特征函数的玻耳测度表示及玻耳测度的估计方法,利用玻耳测度的峰值确定混合矩阵的基矢量个数,从而可以确定各个独立分量。讨论了基于分数低阶统计量(FLOS)的盲信号源分离网络结构与预白化过程,并利用一种新型传递函数修正了分离算法。在应用方面,论文还探讨了基于最小分散系数(MD)准则与旋转变换的诱发电位(EP)信号分离提取算法。

关键词：稳定分布分数低阶统计量最小p范数白化自适应滤波波束形成盲源分离散粒噪声

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α噪声下的改进频域多模盲均衡算法

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实验室研究与探索 2015年第4期34卷 99-102,106页

作者：汤震黄淮学院招生就业处河南驻马店463000

针对卫星通信信号均衡中常数模算法在α稳定分布噪声中性能退化,及均衡多模信号时收敛速度较慢、稳态误差大等问题,提出了一种改进的频域多模盲均衡算法。该算法将模值变换、快速傅里叶变换及重叠保留法融入到分数低阶统计量的盲均衡算... 详细信息

针对卫星通信信号均衡中常数模算法在α稳定分布噪声中性能退化,及均衡多模信号时收敛速度较慢、稳态误差大等问题,提出了一种改进的频域多模盲均衡算法。该算法将模值变换、快速傅里叶变换及重叠保留法融入到分数低阶统计量的盲均衡算法中,利用分数低阶统计量对α稳定分布噪声进行抑制,根据多模信号星座图的分布特点,模值变换将多模信号的多个幅度模值变换成单一幅度模值,快速傅里叶变换及重叠保留法减少了传统盲均衡算法的计算量,同时对均衡器输入信号进行正交小波变换,减小输入信号之间的自相关性。仿真结果表明,该算法的稳态误差较小且收敛速度快,有效地提高了信号质量。

关键词：频域多模盲均衡算法模值变换分数低阶统计量正交小波变换

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提高舰载雷达低空目标检测性能技术研究

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舰船科学技术 2005年第4期27卷 47-49页

作者：姜晓蕾张安清 91550部队大连舰艇学院

对海杂波影响舰载雷达系统低空探测性能的原因进行了分析,并研究了海杂波信号幅度分布特性,提出使用α稳定分布建立雷达低空观测信号模型,指出研究基于分数低阶统计量的雷达目标信号检测与估计韧性替代算法的必要性,以实现恒虚警概率下... 详细信息

对海杂波影响舰载雷达系统低空探测性能的原因进行了分析,并研究了海杂波信号幅度分布特性,提出使用α稳定分布建立雷达低空观测信号模型,指出研究基于分数低阶统计量的雷达目标信号检测与估计韧性替代算法的必要性,以实现恒虚警概率下的雷达目标最佳检测,探索提高岸基和舰载雷达对低空及海面目标探测和跟踪性能新的发展方向。

关键词：海杂波目标检测 α稳定分布分数低阶统计量

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一种脉冲噪声下的自适应均衡算法

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电视技术 2009年第S1期33卷 15-18页

作者：赵知劲付柏成尚俊娜徐春云杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室浙江嘉兴314001

由单层神经自适应滤波器和Chebyshev正交多项式滤波器级联构成一个均衡器,基于此均衡器结构,提出一种基于分数低阶统计量的自适应均衡算法(称为NC-NLMP算法)。仿真结果表明,对线性信道和非线性信道,NC-NLMP算法的均衡性能均优于传统的FI... 详细信息

由单层神经自适应滤波器和Chebyshev正交多项式滤波器级联构成一个均衡器,基于此均衡器结构,提出一种基于分数低阶统计量的自适应均衡算法(称为NC-NLMP算法)。仿真结果表明,对线性信道和非线性信道,NC-NLMP算法的均衡性能均优于传统的FIR横向滤波器的自适应均衡算法和神经网络均衡算法;对于非线性信道,NC-NLMP算法的均衡性能远优于后两者;NC-NLMP算法对高斯噪声和稳定分布脉冲噪声都具有很好的均衡性能,对背景噪声韧性强。

关键词： α稳定分布分数低阶统计量神经网络 Chebyshev多项式归一化最小平均p范数算法

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脉冲噪声环境下的近场源多维参数估计

脉冲噪声环境下的近场源多维参数估计

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作者：李冰大连海事大学

学位级别：硕士

波达方向(DOA)估计是一种定位信源的技术,在多个领域中起着重要的作用。传统的DOA估计算法都是假定信源处于远场的情况下,即阵元接收到的是平面波。但当信源位于菲涅尔(Fresnel)区域时,远场假设此时将不再成立,所以传统的DOA估计算法将... 详细信息

波达方向(DOA)估计是一种定位信源的技术,在多个领域中起着重要的作用。传统的DOA估计算法都是假定信源处于远场的情况下,即阵元接收到的是平面波。但当信源位于菲涅尔(Fresnel)区域时,远场假设此时将不再成立,所以传统的DOA估计算法将不再有用。目前的近场源参数估计大多是在高斯噪声背景下进行的研究,然而自然界中的一些噪声往往具有很强的脉冲性而无法用高斯分布来描述。在这种非高斯噪声环境下,原来基于高斯噪声数学模型设计的近场参数估计算法将会失效。目前,分数低阶统计量已经成为研究脉冲噪声环境下阵列信号处理算法的有力工具。本文结合传播算子(PM)和分数低阶统计量(FLOM),提出基于分数低阶相关和传播算子的MUSIC算法和基于分数低阶相关和传播算子的求根MUSIC 算法,分别简记为 PM-FLOM-MUSIC 算法和 PM-FLOM-ROOT-MUSIC算法。但基于分数低阶统计量的算法需要脉冲的先验知识,而先验知识在实际应用中一般很难得到。故提出基于传播算子和非线性压缩核函数变换相关(NCCFTC)的求根 MUSIC 算法,简记为 PM-NCCFTC-ROOT-MUSIC 算法。一般的近场源参数估计算法都是假定信号源频率已知,此时算法的应用将受到限制。故本文提出了基于分数低阶统计量和基于NCCFTC的近场频率、波达角度和距离的三维参数估计算法,简记为FLOM-ESPRIT算法和NCCFTC-ESPRIT算法。由于基于稀疏重构理论的阵列参数估计算法比传统的基于子空间的阵列参数估计算法有着更高的性能。故本文基于压缩感知稀疏重构理论,结合分数低阶统计量和NCCFTC,提出基于分数低阶统计量的矢量化稀疏重构近场源参数估计算法,简记为FLOM-VEC,和基于NCCFTC的矢量化稀疏重构近场源参数估计算法,简记为NCCFTC-VEC。仿真实验证明了算法的有效性。

关键词：近场定位稳定分布稀疏重构分数低阶统计量非线性压缩核函数变换相关

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Alpha稳定分布噪声下多径时间延迟估计算法研究

Alpha稳定分布噪声下多径时间延迟估计算法研究

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作者：胡婷婷大连理工大学

学位级别：硕士

时间延迟是表征信号的一个基本参量，对时间延迟及与其相关参量估计的研究，一直是信号处理领域中一个十分活跃的研究课题。它具有重要的理论意义和应用价值。一方面，人们在研究时延估计的原理和方法时，应用了数字信号处理、信号检测... 详细信息

时间延迟是表征信号的一个基本参量，对时间延迟及与其相关参量估计的研究，一直是信号处理领域中一个十分活跃的研究课题。它具有重要的理论意义和应用价值。一方面，人们在研究时延估计的原理和方法时，应用了数字信号处理、信号检测与估计、时间序列分析与建模和自适应信号处理等方面的理论和技术，从而为这些学科领域的发展提供了新的动力，促进了这些理论和技术的发展；另一方面，时间延迟估计的进展，又迅速应用于军事、工业领域和水声学、地震学、生物医学等学科领域。信号的多径传播是雷达、声纳和地震勘探等领域经常遇到的问题之一。在多径环境下，时延估计的主要任务是如何将叠加信号加以分解，从而估计出信号多次到达的时间延迟。在传统的信号处理中，高斯信号模型占据主导地位，这种假设在许多情况下是合理的，而且在该模型下设计的信号处理方法易于进行理论上的解析分析。然而，在实际应用中存在的大量非高斯信号和噪声具有显著的尖峰脉冲特性，如水声信号、低频大气噪声及许多人为产生的信号和噪声。如果仍采用高斯分布模型来描述这类过程，将会由于模型与信号噪声不能很好匹配而导致所设计的算法性能显著退化。α稳定分布则为这类过程提供了非常有用的理论工具，因此，通常用α稳定分布来描述这类具有显著尖峰脉冲状波形的随机信号。由于α稳定分布是广义的高斯分布，而高斯分布是口稳定分布的特例，因此口稳定分布模型具有更广泛的适用性。但在低阶α稳定分布噪声下，由于没有有限的二阶统计量，因此在高斯模型下基于二阶统计量的多径时延估计方法不能正常工作。本文在背景噪声为α稳定分布模型条件下，应用分数低阶矩(FLOM)理论，依据现有多径时延估计方法，提出了在不同噪声背景下更具有韧性的高分辨率多径时延估计算法：P-EM算法、RHMTDE算法及FLOCS-ESPRIT算法。理论分析和计算机仿真表明，这些算法在高斯和非高斯α稳定分布噪声下都能对多径时延做出比较准确的估计。

关键词：多径时间延迟估计分数低阶α稳定分布分数低阶统计量

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电力系统谐波检测和抑制方法研究

电力系统谐波检测和抑制方法研究

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作者：耿晓馥大连理工大学

学位级别：硕士

随着非线性设备使用量的增大,电力系统的谐波污染日益严重。谐波的存在会对电力系统及用电设备的安全、高效运行造成严重威胁,因此,研究有效的谐波检测和抑制技术来治理谐波,具有十分重要的意义。目前,该方面的研究已取得很多成果,但已... 详细信息

随着非线性设备使用量的增大,电力系统的谐波污染日益严重。谐波的存在会对电力系统及用电设备的安全、高效运行造成严重威胁,因此,研究有效的谐波检测和抑制技术来治理谐波,具有十分重要的意义。目前,该方面的研究已取得很多成果,但已有的研究大多是基于无噪或高斯噪声假设进行的,而电力系统存在明显的脉冲噪声,这会使得已有方法性能大大降低,甚至失效。为了解决上述问题,本文对脉冲噪声环境下电力系统谐波检测和抑制技术进行了深入研究,所做的主要工作如下：(1)对已有的电力系统谐波检测和抑制技术进行了总结概括,介绍了α稳定分布基础理论,并采用该分布模型对电力系统脉冲噪声进行建模。(2)采用信号处理新工具-α稳定分布理论来描述脉冲噪声,提出一种基于分数低阶统计量的电力系统谐波抑制方法。该方法是一种有源滤波法,首先,基于分数低阶统计量,提出改进ESPRIT算法与改进RLS算法；然后,采用改进ESPRIT算法对电力信号的基波频率进行估计,从而得到各次谐波的频率,而各谐波信号的幅度(包含相位信息)则通过改进的RLS算法进行估计；最后,根据谐波参数估计值,通过有源滤波器生成谐波补偿信号来消除系统中原有谐波。该方法能够较好地抵消脉冲噪声干扰,具有收敛速度快、灵活性好、稳态误差小等优点。除此之外,由于采用了自感知执行器原理来实现有源滤波器,该方法即使在出现故障情况下也不会放大谐波。仿真结果表明,在脉冲噪声环境中,所提出的谐波抑制方法性能明显优于已有其他方法。实际实验结果也验证了该方法对实际电力系统谐波抑制的有效性。(3)尽管卡尔曼滤波理论已在谐波检测领域得到应用,但存在高斯约束问题。为此,本文提出一种基于粒子滤波的电力系统谐波检测方法。在该方法中,首先对电力系统谐波检测问题进行建模,即在已知谐波频率的前提下,对各频率成分的幅度和相位进行估计；然后,基于粒子滤波原理对系统状态进行更新,其中重要性密度函数采用状态转移先验概率,重要性采样重采样选用的是系统重采样方法；最后,根据更新的状态向量来估计当前时刻的幅度和相位信息,实现谐波检测。仿真结果表明,在脉冲噪声环境下,所提出的基于粒子滤波的方法性能优于基于卡尔曼滤波及其改进理论的谐波检测方法。

关键词：谐波检测和抑制脉冲噪声 α稳定分布分数低阶统计量 ESPRIT 递推最小二乘粒子滤波

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诱发电位潜伏期变化估计方法的研究

诱发电位潜伏期变化估计方法的研究

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作者：张金凤大连理工大学

学位级别：硕士

诱发电位(EP)中包含了丰富的有关神经系统传导通路上各个部位的信息，特别是潜伏期及其变化(延迟)表示了神经系统的传导及延迟，从而反映了神经系统的状态和变化。因此，检测这种潜伏期及其变化，对于诊断神经系统的损伤和病变具有十分... 详细信息

诱发电位(EP)中包含了丰富的有关神经系统传导通路上各个部位的信息，特别是潜伏期及其变化(延迟)表示了神经系统的传导及延迟，从而反映了神经系统的状态和变化。因此，检测这种潜伏期及其变化，对于诊断神经系统的损伤和病变具有十分重要的意义。本课题属于时间延迟估计的范畴。传统的EP信号潜伏期变化检测算法主要包括基于相关的方法和基于自适应的方法。在这些算法中，带噪EP信号及EP信号中存在的EEG等加性噪声被假定为服从高斯分布。然而，分析和实验表明，采用分数低阶α稳定分布模型描述带噪EP信号及其EEG等加性噪声比常规的高斯分布模型具有更好的适应性。由于分数低阶α稳定分布信号不存在有限的二阶矩，因此这些传统的基于二阶矩有限的潜伏期变化检测算法都出现了很大程度的性能退化。本文详细阐述了α稳定分布模型和时间延迟估计的基本理论知识，并着重分析了基于不同噪声分布模型假定下的EP信号潜伏期变化检测算法。在此基础上，通过对误差函数取绝对值后进行对数的变换，将原本不存在二阶矩的分数低阶α稳定分布噪声变换到二阶矩有限的范围，并借鉴DLMP(直接最小p均值)算法的思想，本文提出了一种新的低阶α稳定分布噪声下EP信号潜伏期变化检测算法—LOG算法。新算法相对已有算法具有 (1)无需预知噪声信号的α值； (2)扩展现有算法的适用范围，适用于伴随噪声为0＜α≤2稳定分布的场合。两个显著优点。模拟实验数据结果表明，新算法无论在收敛速度上或是在估计结果上均具有相对现有算法更好的韧性。本文还从理论上初步给出了算法的收敛性证明。 DLMP算法作为一种在高斯噪声环境和分数低阶α稳定分布噪声环境下均具有良好韧性的EP信号潜伏期变化检测算法。本文基于分数低阶统计量的原理，根据确定性平均方法，结合文中给出并证明的两个引理，对DLMP算法的估计结果的无偏性进行了理论分析和证明。结果表明，若EP潜伏期变化为EP信号采样间隔的整数倍，则DLMP算法对这种变化的估计是无偏估计。若整数倍的条件不满足，则DLMP算法的估计偏差不大于半个采样间隔。

关键词：诱发电位(EP) 分数低阶α稳定分布 DLMP算法分数低阶统计量无偏性确定性平均

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