苏丽云;张玉莉;马燕菊;李娇君;李凤兰 离散时间UWB系统中强分数噪声干扰抑制的多尺度KF算法。 (英语) 兹比尔1233.94006 离散动态。国家标准协会。 2011年,文章ID 356421,9 p.(2011). 摘要:为了抑制离散时间超宽带(UWB)系统中强分数阶噪声信号的干扰,提出了一种新的UWB多尺度卡尔曼滤波(KF)干扰抑制算法。该方法解决了UWB通信中窄带干扰(NBI)作为非平稳分数信号的问题,不需要估计任何信道参数。本文基于小波系数时域平稳性理论,对接收到的采样信号进行多尺度小波变换,得到状态转移方程和观测方程。然后通过卡尔曼滤波方法,很容易计算出任意尺度的分数信号。最后,从接收信号中减去分数噪声干扰。性能分析和计算机仿真表明,在低采样率下,该算法能够有效地抑制强分数噪声。 MSC公司: 94甲12 信号理论(表征、重建、滤波等) 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 关键词:干扰;强分数噪声信号;离散时间超宽带(UWB)系统;多尺度卡尔曼滤波器(KF);非平稳分数信号;多尺度小波 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Su}等人,离散动态。Nat.Soc.2011,文章ID 356421,9 p.(2011;Zbl 1233.94006) 全文: 内政部 OA许可证 参考文献: [1] 技术与市场(5)第35页–(2005) [2] (2010) [3] (2009) [4] DOI:10.10109/lcom.2003.812167·doi:10.1109/LCOMM.2003.812167 [5] 内政部:10.1109/TCOMM.2006.876855·doi:10.1109/TCOMM.2006.876855 [6] DOI:10.10109/TMTT.2010.2090418·doi:10.1109/TMTT.2010.2090418 [7] 内政部:10.1109/TMTT.2006.872046·doi:10.1109/TMTT.2006.872046 [8] 内政部:10.1007/s11036-006-7192-3·doi:10.1007/s11036-006-7192-3 [9] 内政部:10.1109/TWC.2004.833462·doi:10.1109/TWC.2004.833462 [10] (2009) [11] (2008) [12] 《分布式传感器网络国际期刊》5(1)第47页–(2009)·doi:10.1080/15501320802540082 [13] (2008) [14] 《自然与社会中的离散动力学》(2010) [15] SIAM Review 10第422页–(1968)·Zbl 0179.47801号 ·数字对象标识代码:10.1137/1010093 [16] 福建计算机(1)第1页–(2007) [17] 四川大学学报(工程科学版)39(3)第149页-(2007) [18] 内政部:10.1155/2010/605241·Zbl 1195.94016号 ·doi:10.1155/2010/605241 [19] 内政部:10.1109/18.119751·Zbl 0743.60078号 ·数字对象标识代码:10.1109/18.119751 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。