【摘 要】
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在强噪声背景下，基于时频联合分析的高频CW信号检测算法性能严重下降，同时标准Kalman滤波器对非平稳背景噪声下微弱高频CW信号也失效。针对此问题，本文提出了一种基于ARMA新息模
【机 构】
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重庆邮电大学,中国人民解放军重庆通信学院,重庆大学
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在强噪声背景下，基于时频联合分析的高频CW信号检测算法性能严重下降，同时标准Kalman滤波器对非平稳背景噪声下微弱高频CW信号也失效。针对此问题，本文提出了一种基于ARMA新息模型的自适应Kalman滤波器检测方法。该方法避免了标准Kalman滤波检测CW信号时需要确定系统噪声统计特性的问题。论文根据CW信号的状态空间随机信号模型，构造了ARMA新息模型，通过在线辨识MA模型参数来估计Kalman滤波增益，从而实现了CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明，该方法能够在强噪声背景下动态跟踪CW信号时域波形
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