【摘 要】
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研究了一种新的AR SαS过程的谱估计算法。该算法将整个数据作为一个整体,利用分数低阶p阶矩从前向、后向两个方向对数据进行处理,获得了一种高分辨率的参数估计算法——双向
【机 构】
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九江学院电子工程学院,上海大学机电工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60772037)资助项目, 江西省卫生厅科技计划(20072048)资助项目, 江西省教育厅科技计划(GJJ09344)资助项目
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研究了一种新的AR SαS过程的谱估计算法。该算法将整个数据作为一个整体,利用分数低阶p阶矩从前向、后向两个方向对数据进行处理,获得了一种高分辨率的参数估计算法——双向最小p范数法(Bidirectional Least p Norm,BLPN)。利用得到的参数,结合共变谱的定义,构建了AR SαS过程下的共变谱估计表达式,并分别对AR SαS过程参数估计、α稳定分布噪声中的正弦信号的谱估计进行仿真。仿真结果表明,基于BLPN的ARSαS模型的共变谱估计方法对于不同的α值均具有良好的韧性,特别是在α值较小
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