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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种Alpha稳定分布噪声下的弱信号处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117560255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311507904.9，技术领域涉及：H04L25/03；该发明授权一种Alpha稳定分布噪声下的弱信号处理方法是由刘进;李赞;苗启广;杨力;王宗武;黄伯虎;梁琳琳;齐佩汉;王丹洋设计研发完成，并于2023-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种Alpha稳定分布噪声下的弱信号处理方法在说明书摘要公布了：一种Alpha稳定分布噪声下的弱信号处理方法，包括以下步骤；a对Alpha稳定分布噪声进行非线性限幅处理，抑制噪声时域中的幅值较大的分量；b对经过限幅处理的Alpha稳定分布噪声进行高斯性判别、参数估计与高斯分布拟合，将Alpha稳定分布噪声转换为近似高斯噪声；c利用非线性双稳态随机共振技术对近似高斯背景噪声下的微弱信号进行预增强处理；d对预增强处理后的输出信号再进行传统的非相关接收处理，改善Alpha稳定分布噪声下的弱信号的接收误码率性能。本发明通过预增强处理后的信号直接提取信号的定时信息；对预增强处理后的信号进行非相关接收处理，能够改善Alpha稳定分布噪声下的弱信号处理的接收误码率性能，具有码元同步开销小、计算复杂度低的优点。

本发明授权一种Alpha稳定分布噪声下的弱信号处理方法在权利要求书中公布了：1.一种Alpha稳定分布噪声下的弱信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤； a对Alpha稳定分布噪声进行非线性限幅处理，初步抑制噪声时域中的幅值大于限幅幅度的分量； b对经过限幅处理的Alpha稳定分布噪声进行高斯性判别、参数估计与高斯分布拟合，将Alpha稳定分布噪声转换为近似高斯噪声； c利用非线性双稳态随机共振技术对近似高斯噪声下的微弱信号进行预增强处理； d对预增强处理后的输出信号再进行非相关接收处理，改善Alpha稳定分布噪声下的弱信号的接收误码率性能； 所述步骤a具体为： 对Alpha稳定分布噪声wt进行非线性限幅处理，设置限幅幅度K，限幅函数表达式为 其中，x是限幅函数的输入信号，Lim·是限幅函数，Limx是输入信号x经过限幅函数Lim·限幅处理后得到的限幅信号，经过限幅处理后的噪声记为Lim_wt＝Limwt； 所述步骤b具体为： 对经过限幅处理后的噪声Lim_wt进行高斯性判别，采用极大似然估计方法对限幅处理后的近似高斯分布噪声Lim_wt进行参数估计，得到噪声Lim_wt的均值估计值和标准差估计值； 最后，对噪声Lim_wt的累积经验分布函数和参数估计得到的高斯分布的累积分布函数CDF进行分布拟合；分别表示经过参数估计后得到的高斯分布的均值估计值和标准差估计值； 采用分位数图进行判别，当采用QQ图判别样本数据的高斯性判别时，如果QQ图上的散点近似地在一条直线附近，则说明样本数据近似服从高斯分布，且该直线的斜率为样本标准差，截距为样本均值； 所述步骤c具体为： 以双极性基带信号为传输的基带信号st，st表达式为 其中，A为信号幅值，sk为码元符号，g·是持续时间为T的单位门函数，T为码元间隔，参数N表示传输的码元个数；经过限幅处理后的接收到的噪声和传输信号的混合信号表示为 rt＝st+Lim_wt5 采用非线性双稳态随机共振系统对接收到的混合信号rt进行处理的动力学方程用郎之万方程表示； 其中a和b是双稳态系统参数，Lim_wt表示Alpha稳定分布噪声wt经过非线性限幅处理后的噪声，xt为双稳态系统的输出信号；采用四阶龙格库塔方法进行数值求解； 双稳态随机共振系统采用添加噪声和调节双稳态系统参数两种方式实现； 其中，当背景噪声已经超过产生协作共振需求的噪声水平时，采用系统参数调节的方式调节； 双稳态随机共振系统参数调节实现方式包含以下步骤： 首先，依据绝热近似随机共振理论得到归一化系统参数下的双稳态系统模型，有序信号、随机噪声和双稳态系统之间满足协作共振匹配关系； 其次，对双稳态系统的郎之万方程表达式6进行变换τ＝at，并与归一化系统参数下的双稳态系统模型进行比较，得到双稳态系统参数的解析表达式 其中，T0代表归一化双稳态系统模型中的信号码元间隔，代表归一化双稳态系统模型中的高斯噪声的平均功率，T代表非绝热近似条件下信号的码元间隔，代表非绝热近似条件下，Alpha稳定噪声经过限幅后得到的限幅噪声的近似高斯噪声的平均功率估计值，最后，根据双稳态系统参数a,b的表达式7，结合信号码元间隔T和限幅噪声Lim_wt平均功率的估计值，调节双稳态系统参数a,b的取值，确保实际应用场景中随机共振现象的产生。

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