高分辨的信號多維參數(shù)估計及其快速算法研究.pdf

1、信號多維參數(shù)估計是現(xiàn)代信號處理中的重要研究領(lǐng)域,近幾十年來發(fā)展迅速。其應(yīng)用涉及陣列信號處理、無損檢測、生物醫(yī)學(xué)等方面。本文主要研究在高斯白噪聲環(huán)境下信號多維參數(shù)的估計問題,主要工作總結(jié)如下:
　　1.在第二章中,介紹了信號參數(shù)估計相關(guān)的背景知識及一些現(xiàn)有的信號多維參數(shù)估計算法,并對算法性能進行了計算機仿真。
　　2.在第三章中,提出一種基于子空間方法的信號多維參數(shù)估計算法。該算法將多維采樣數(shù)據(jù)陣列進行切片,把多維采樣陣列重排

2、為一個二維切片矩陣列,從而達到了對多維數(shù)據(jù)進行降維的目的。然后利用降維之后得到的切片矩陣構(gòu)造協(xié)方差矩陣,將構(gòu)造的協(xié)方差矩陣奇異值分解之后運用PUMA算法估計出信號頻率和衰減因子,之后可通過現(xiàn)有的配對算法對估計出的多維頻率進行配對。在信號參數(shù)估計過程中,算法運算量很小,復(fù)雜度也較低。最后,進行了計算機仿真,仿真數(shù)據(jù)采用三維數(shù)據(jù)陣列,并與IMDF算法及HOSVD算法進行了比較,仿真結(jié)果表明所提算法性能較好。
　　3.第四章中,提出了一

3、種基于特征值和特征向量的信號多維參數(shù)估計算法。該算法利用矩陣特征值與特征向量的對應(yīng)關(guān)系構(gòu)造新的矩陣,通過特征分解估計出新構(gòu)造矩陣中包含的兩維參數(shù)的信息,由于矩陣特征值與特征向量是一一對應(yīng)的,所以該算法估計出的兩維參數(shù)是自動配對的。最后進行了計算機仿真,仿真數(shù)據(jù)采用三維信號數(shù)據(jù)矩陣,由實驗結(jié)果可以看出,所提算法與IMDF及HOSVD算法相比,性能較優(yōu),且算法復(fù)雜度也較低。
　　4.第五章對本文內(nèi)容進行了總結(jié),并對未來的研究發(fā)展進行了