基于DSPWVD-TFPF的通信信号噪声消除算法研究

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针对通信系统低信噪比情况下,通信质量下降,传统的时频峰值滤波算法(time frequency peak filter,TFPF)在低信噪比下会出现时频聚集性下降的情况,利用联合定向平滑Wigner-Ville分布实现瞬时频率估计。这种新的分布基于定向平滑Wigner-Ville分布(directionally smoothed pseudo-Wigner-Ville distributions,DSPWVD)和一系列不同方向上的DSPWVD逐点自适应权重。仿真实验说明,在低信噪比情况下,DSPWVD-TFPF算法相比传统的TFPF,能够更好的提高时频聚集性,降低误码率(Bit Error Ratio,BER)。 In the case of low signal-to-noise ratio (SNR) of communication system, the quality of communication is degraded. The time-frequency peak filter (TFPF) -Ville distribution to achieve instantaneous frequency estimation. This new distribution is based on the directional smoothed Wigner-Ville distributions (DSPWVD) and the DSPWVD point-by-point adaptive weights in a series of different directions. The simulation results show that the DSPWVD-TFPF algorithm can improve the time-frequency aggregation and reduce Bit Error Ratio (BER) compared with the traditional TFPF at low signal-to-noise ratio.
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