資料介紹
提出了信號子空間維數估計法、噪聲子空間加權法和擴展MUSIC法三種修正的寬帶信號子空間譜估計方法,它們均有效地解決了寬帶信號子空間譜估計法所存在的信號子空間維數擴展問題。信號子空間維數估計法用包含信號99.9%以上功率的特征值數目來估計信號子空間維數,正確地劃分了子空間。噪聲子空間加權法和擴展MUSIC法不用劃分子空間,而是給噪聲子空間特征向量或全空間特征向量加權,減小了子空間維數擴展的影響。仿真實驗結果表明:三種修正方法是有效的,并具有良好的統計性能。To overcome the problem of signal-subspace dimension expanding, three different improved methods for wideband signal-subspace spatial-spectrum estimation are presented. The first method, called the signal-subspace dimension estimation method, estimates signal-subspace dimension by a number of eigenvalues, which include 99.9% signal power; thus this method can make a correct division between signal-subspace and noise-subspace. The other two methods. weighted noise-subspace method and extended MUSIC method, do not need to make a correct division between the two subspaces. Instead. These two methods can reduce the effect of signal-subspace dimension expanding directly by using weighted eigenvectors in the noise-subspace or the entire space. Computer simulations show that all these improved methods can overcome effectively the effect of signal-subspace dimension expanding of wideband signal-subspace spatial-spectrum estimation and possess good statistical performance.
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