利用迭代滤波改进乘积高阶模糊函数

摘要：

乘积高阶模糊函数(PHAF),是因分析mc-PPS而提出来的,但它抑制交叉项的能力有限,难以实现mc-PPS估计.该文提出了逐次滤除最强PHAF峰对应的分量来减少交叉项的迭代滤波方法,改进后的PHAF具有较好的鲁棒性:减少了估计盲区,并且具有更好的估计精度,降低了信噪比门限,而且能估计低阶相位系数,这些性能由多个mc-PPS仿真例子所验证.

关键词：迭代滤波、交叉项、多分量多项式相位信号、参数估计、乘积高阶模糊函数

所属期刊栏目：38

分类号：TN911.72

资助基金：教育部新世纪优秀人才计划资助NCET-05-0803;信息综合控制国家级重点实验室基金

在线出版日期：2009-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：182-185