用于脉冲噪声环境下LFM信号表示与参数估计的OFOTD-FRMSST方法

《Fractal and Fractional》：OFOTD-FRMSST for LFM Signal Representation and Parameter Estimation Under Impulsive Noise

　　

摘要

由于分数阶微积分具有记忆性和非局部特性，分数阶跟踪微分器在抑制脉冲噪声方面表现优异。然而，其参数需要根据具体场景手动调整，无法在信号和噪声强度动态变化的场景中始终保持最佳性能。为解决这一问题，本文提出了一种基于包络熵的多参数优化驱动型分数阶跟踪微分器，提升了其在复杂场景下的适应性。此外，还设计了分数阶多同步挤压变换，并结合该变换构建了OFOTD-FRMSST模型，用于准确表征存在脉冲噪声时的信号。最后，将OFOTD-FRMSST应用于线性频率调制信号的参数估计，证明了其在精度、抗噪性及实用性方面的优势。实验结果表明，从时域和时频域来看，通过自适应参数优化，OFOTD具备更强的噪声抑制能力。与现有方法相比，OFOTD-FRMSST能在脉冲噪声环境下更准确地表征信号，从而提升参数估计的精度和抗噪性。