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汤勇

作品数:2 被引量:2H指数:1
供职机构:四川理工学院自动化与电子信息学院更多>>
发文基金:四川省杰出青年科技基金人工智能四川省重点实验室开放基金更多>>
相关领域:电子电信更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇电子电信

主题

  • 2篇噪声
  • 2篇时延
  • 2篇时延估计
  • 2篇非高斯
  • 2篇非高斯噪声
  • 2篇分数低阶
  • 2篇分数低阶统计...
  • 2篇高斯
  • 2篇高斯噪声
  • 2篇Α稳定分布

机构

  • 2篇四川理工学院

作者

  • 2篇熊兴中
  • 2篇汤勇

传媒

  • 1篇电子测量技术
  • 1篇四川理工学院...

年份

  • 2篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于分数低阶统计量的时延估计算法比较被引量:1
2014年
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围进行了研究。在通过计算机仿真的基础上,得出结论,从而对实际应用具有一定的参考价值。
汤勇熊兴中
关键词:时延估计分数低阶非高斯噪声Α稳定分布
基于分数低阶统计量的时延估计算法性能分析被引量:1
2014年
传统的时延估计算法大多建立在高斯模型的基础上,利用信号的二阶、高阶估计量,可以得到理想的结果。然而,现实中的信号往往都处在非高斯环境下,如通信线路瞬间尖峰和环境噪声等,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。因此有必要对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。通过调整参数取值得到的仿真结果,证明了在非高斯情况下,基于FLOS的时延估计算法相对于传统算法估计效果更好。
汤勇熊兴中
关键词:时延估计分数低阶非高斯噪声Α稳定分布
共1页<1>
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