色噪声中基于高阶累积量的频率及信源数目估计方法的研究

摘要

本文主要研究了高阶累积量应用于色噪声背景中的频率估计方法，同时研究了在频率估计过程中要首先解决的一个重要问题——信号源数目的估计问题。首先，简单介绍了高阶累积量的基本概念和性质，这是贯穿全文的理论基础；接着分别研究了高斯色噪声和非高斯色噪声中基于高阶累积量的频率估计方法，用数值仿真来比较验证这些方法的性能；然后讨论了信号源数目的估计对频率估计结果的影响，并介绍了几种常见的信号源数目估计方法；最后提出了差分均值法来估计信号源数目。该方法在白噪声和色噪声条件下都能取得很好的效果。通过仿真验证了该方法的性能优于基于信息量准则的AIC和MDL方法以及基于盖尔圆定理的方法。

目录

文摘

英文文摘

独创性声明和关于论文使用授权的说明

第一章绪论

1.1研究背景和意义

1.2研究现状和发展趋势

1.2.1频率估计技术

1.2.2高阶累积量

1.2.3信号源数目的估计

1.3本论文所研究的内容

第二章高阶累积量的基本理论

2.1高阶累积量的定义

2.2高阶累积量的性质

2.3高斯过程的高阶累积量

2.4高阶累积量的估算

2.5小结

第三章高斯色噪声中基于高阶累积量的频率估计方法

3.1信号的四阶累积量定义

3.2基于四阶累积量的MUSIC算法[12]

3.2.1算法实现

3.2.2计算机仿真试验

3.2.3仿真结果分析

3.3基于四阶累积量的ESPRIT算法[16]

3.3.1算法实现

3.3.2计算机仿真试验

3.3.3仿真结果分析

3.4小结

第四章非高斯色噪声中基于高阶累积量的频率估计方法

4.1非高斯噪声模型

4.2基于三阶累积量的预滤波方法[19]

4.2.1三阶累积量MYW方程

4.2.2滤波输出过程

4.2.3 AR参数求解

4.2.4计算机仿真及结果分析

4.3预滤波方法的改进

4.3.1二次相位耦合

4.3.2算法实现

4.3.3计算机仿真及结果分析

4.4高斯与非高斯色噪声混合时的处理方法

4.5小结

第五章信号源数目估计方法研究

5.1信号源数目的估计对频率估计的影响

5.2基于信息论准则的信号源数目估计方法[24]

5.2.1信息论准则

5.2.2利用信息论准则来估计信号源数目

5.2.3计算机仿真及结果分析

5.3基于盖尔圆准则的信源数目估计方法[27]

5.3.1盖尔圆定理

5.3.2基于盖尔圆定理的信号源数目估计方法

5.3.3计算机仿真及结果分析

5.4差分均值法估计信源数目

5.4.1奇异值分解

5.4.2差分均值法

5.4.3计算机仿真及结果分析

5.5小结

第六章总结与展望

致谢

参考文献

个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文