【摘 要】
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乘积高阶模糊函数（PHAF）是以分析多分量多项式相位信号（mc-PPS）而提出来的,但实际上它抑制交叉项的能力有限,仍然难以实现mc-PPS估计。逐次滤波方法是抑制交叉项的有力工具,但存
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乘积高阶模糊函数（PHAF）是以分析多分量多项式相位信号（mc-PPS）而提出来的,但实际上它抑制交叉项的能力有限,仍然难以实现mc-PPS估计。逐次滤波方法是抑制交叉项的有力工具,但存在着分量间的误差扩散;松弛法（RELAX）采用循环迭代方式,对串行估计中的误差扩散有着较强的抑制能力,将二者结合起来提出来了迭代松弛PHAF方法。通过分析被估计信号参数变化时的性能表明改进后的PHAF具有较好的鲁棒性：减少了估计盲区,具有更好的估计精度,具有较低的信噪比（SNR）门限。这些性能由mc-PPS仿真例子所验证。
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