本文關(guān)鍵詞： 信息處理技術(shù) 信源數(shù)目估計(jì) 移位協(xié)方差矩陣 Otsu類間方差法　出處：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)陣列信號(hào)處理中信號(hào)源數(shù)目估計(jì)的問題,提出了一種基于移位協(xié)方差矩陣的Otsu類間方差法。與協(xié)方差矩陣相比,移位協(xié)方差矩陣克服了噪聲自相關(guān)過程中零位極大值的影響,提高了協(xié)方差矩陣的信噪比,移位協(xié)方差矩陣的信號(hào)特征值與噪聲特征值差別更為明確,更有利于信源數(shù)目的估計(jì)。由于零均值且獨(dú)立同分布噪聲的移位協(xié)方差理論值為0,所以移位協(xié)方差矩陣針對(duì)零均值獨(dú)立同分布α穩(wěn)定分布噪聲同樣具有較強(qiáng)的抑制能力。利用Otsu類間方差法對(duì)移位協(xié)方差矩陣的特征值進(jìn)行分類,可以更加明確地區(qū)分信號(hào)特征值與噪聲特征值。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明,基于移位協(xié)方差矩陣的Otsu類間方差法具有比傳統(tǒng)信源數(shù)估計(jì)方法更好的估計(jì)性能。
[Abstract]:In order to solve the problem of estimating the number of signal sources in array signal processing, a method of Otsu inter-class variance based on shift covariance matrix is proposed. The shift covariance matrix overcomes the influence of the zero maximum in the process of noise autocorrelation and improves the signal-to-noise ratio of the covariance matrix. The difference between the signal eigenvalue and the noise eigenvalue of the shift covariance matrix is more clear. Because the shift covariance theory value of zero mean and independent same distribution noise is 0, the shift covariance matrix has strong suppression for zero mean independent same distribution 偽 stable distribution noise. The Otsu method is used to classify the eigenvalues of the shift covariance matrix. The theoretical analysis and simulation results show that the Otsu method based on shift covariance matrix has better estimation performance than the traditional source number estimation method.
【作者單位】： 吉林大學(xué)通信工程學(xué)院;中廣核研究院有限公司北京分公司;長春理工大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61571462) 國防基礎(chǔ)科研計(jì)劃項(xiàng)目(JCKY2016411C006)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1545627