【摘 要】
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针对传统非线性时频分析方法在跳频（frequency hopping,FH）信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核（radially Gaussian kernel,RGK）时频分析
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针对传统非线性时频分析方法在跳频（frequency hopping,FH）信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核（radially Gaussian kernel,RGK）时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而有效抑制交叉项。RGK时频分析方法可在高斯噪声环境下估计FH信号的参数,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声中,该方法性能退化甚至失效。对此,结合最大似然估计理论,提出了一种α稳定分布噪声环境下的加权最大似然广义柯西（weighted max
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