【摘 要】
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传统的时延估计算法大多建立在高斯模型的基础上,这种情况下,利用信号的二阶、高阶统计量,可以得到理想的结果.然而,研究的信号往往都处在非高斯环境下,如通信线路瞬间尖峰、
【基金项目】
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四川省杰出青年基金（2011JQ0034）、四川省省属高校科研创新团队建设计划基金（13TD0017）、人工智能四川省重点实验室基金（2012RYJ05）资助项目
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传统的时延估计算法大多建立在高斯模型的基础上,这种情况下,利用信号的二阶、高阶统计量,可以得到理想的结果.然而,研究的信号往往都处在非高斯环境下,如通信线路瞬间尖峰、环境噪声等.这一类信号的时域波形中存在一个明显的峰值,这时利用α稳定分布模型可以较好地表述非高斯脉冲信号和噪声.所以有必要对α稳定分布模型下的,基于分数低阶统计量（FLOS）的时延估计算法进行研究.目前,基于分数低阶统计量的时延估计算法还有许多尚未完善的地方,通过对现有的几种基于分数低阶统计量的时延估计算法进行仿真,就几种算法的效果以及适用范
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