在通信领域，尤其是在通信系统的参数估计方面，PSK信号的符号率估计一直是一个重要的研究课题。PSK（Phase Shift Keying）信号，即相移键控信号，是一种数字调制方式，广泛应用于无线通信和数字通信系统中。符号率估计是指对接收到的信号中包含的符号速率进行准确估算的过程。
传统的符号率估计算法在高斯噪声环境下表现良好，但当遇到非高斯噪声，尤其是具有冲击特性的噪声时，性能会显著下降。冲击噪声通常表现为脉冲性质，即在短时间内出现极高的幅度，而大多数时间保持在较低水平。在这样的噪声环境下，基于循环统计量的符号率估计方法的性能会受到严重影响。
为了解决这个问题，文章提出了循环平稳框架下PSK信号的鲁棒符号率估计方法。循环平稳（Cyclostationary）分析是通信信号处理中的一个核心概念，它基于信号在某个周期内具有统计特性不变的性质。通过对信号进行循环平稳分析，可以获得比传统平稳统计分析更为丰富的信息，从而提高估计的精度和鲁棒性。
文章中的M估计法是一种鲁棒统计学方法，它是基于最小化误差的一种估计技术，能够对数据中的异常值有更好的抵抗力。具体来说，文章提出了一种基于M估计概念的循环自相关函数的鲁棒形式，并将其应用于符号率估计中。这种鲁棒形式的循环自相关函数能够抵抗冲击噪声的干扰，即使在冲击噪声环境下，也能给出稳定的符号率估计结果。
文章通过模拟实验验证了所提出的鲁棒技术在冲击噪声环境下相对于传统循环自相关方法具有显著的性能提升。实验结果表明，这种基于循环平稳框架的鲁棒符号率估计方法，能够有效处理非高斯噪声环境下的PSK信号符号率估计问题。
关键词中提到的Alpha稳定分布是一种在冲击噪声环境下的常用模型，它在描述具有无限方差的随机过程方面具有优势，特别是在处理信号含有重尾特性时，Alpha稳定分布能够提供更准确的概率分布模型。这些关键词共同勾勒出了文章研究的核心内容和应用背景。
循环平稳框架下PSK信号的鲁棒符号率估计的研究，不仅对于理解冲击噪声对通信信号的影响有重要的意义，而且在实际通信系统设计中具有广泛的应用价值。通过提升符号率估计的鲁棒性，可以更好地处理实际通信环境中的噪声干扰，提高通信质量和数据传输的可靠性。
