隨機(jī)信號的功率譜估計(jì)及其算法的改進(jìn).pdf

1、隨機(jī)信號的功率譜密度函數(shù)決定著被分析信號的能量在頻域上的分布情況，因而被廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、通信、地質(zhì)勘探等眾多領(lǐng)域。功率譜估計(jì)則是利用有限的樣本數(shù)據(jù)估計(jì)該隨機(jī)信號的功率譜密度函數(shù)。因而，譜估計(jì)成為信號分析的重要手段，目前主要分為兩大類：經(jīng)典功率譜估計(jì)方法與現(xiàn)代功率譜估計(jì)方法。隨著科學(xué)技術(shù)的逐步發(fā)展，對功率譜估計(jì)精度的要求也不斷提高。另外，由于多維隨機(jī)信號在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮著越來越重要的作用，所以多維隨機(jī)信號功率譜估計(jì)也是目前隨機(jī)信號處理中具

2、有挑戰(zhàn)性的問題之一。
　　首先本文簡單介紹了經(jīng)典譜估計(jì)方法與現(xiàn)代譜估計(jì)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。經(jīng)典譜估計(jì)方法的本質(zhì)為傳統(tǒng)的傅里葉變換，而現(xiàn)代譜估計(jì)方法是根據(jù)隨機(jī)信號的參數(shù)模型確定的。當(dāng)數(shù)據(jù)記錄長度比較短時(shí)，經(jīng)典譜估計(jì)具有分辨率低、方差比較大等缺點(diǎn)?，F(xiàn)代譜估計(jì)方法是對于經(jīng)典譜估計(jì)的缺點(diǎn)提出來的，但是它同樣存在缺點(diǎn)，如模型的階數(shù)不容易確定等等。
　　其次本文分析了基于Kullback-Leibler距離和Hellinger距離的THRE

3、E型譜估計(jì)方法，并且對優(yōu)化部分的拉格朗日參數(shù)的求解算法進(jìn)行了改進(jìn)。在一維隨機(jī)信號功率譜估計(jì)的基礎(chǔ)上，把THREE型譜估計(jì)方法推廣到了多維隨機(jī)信號的功率譜估計(jì)。該方法是在已知隨機(jī)信號的先驗(yàn)功率譜的基礎(chǔ)上，使得功率譜估計(jì)值在功率譜密度函數(shù)距離最小的意義下盡可能地接近先驗(yàn)功率譜。
　　最后利用計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)對THREE型譜估計(jì)方法進(jìn)行了驗(yàn)證。通過數(shù)值模擬，發(fā)現(xiàn)THREE型譜估計(jì)方法在特定的頻率帶表現(xiàn)了更高的分辨率，而且這種算法對于較少的