了实现脉冲噪声背景下频谱感知，提出基于Myriad滤波及分形盒维数的频谱感知方法。

Stochastic gradient-based adaptive algorithms are developed for the optimization of weighted myriad filters

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(weighte