隨機信號的功率譜估計及其算法的改進.pdf

1、隨機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，因而被廣泛應用于雷達、通信、地質(zhì)勘探等眾多領域。功率譜估計則是利用有限的樣本數(shù)據(jù)估計該隨機信號的功率譜密度函數(shù)。因而，譜估計成為信號分析的重要手段，目前主要分為兩大類：經(jīng)典功率譜估計方法與現(xiàn)代功率譜估計方法。隨著科學技術(shù)的逐步發(fā)展，對功率譜估計精度的要求也不斷提高。另外，由于多維隨機信號在實際應用中發(fā)揮著越來越重要的作用，所以多維隨機信號功率譜估計也是目前隨機信號處理中具

2、有挑戰(zhàn)性的問題之一。
　　首先本文簡單介紹了經(jīng)典譜估計方法與現(xiàn)代譜估計方法及其優(yōu)缺點。經(jīng)典譜估計方法的本質(zhì)為傳統(tǒng)的傅里葉變換，而現(xiàn)代譜估計方法是根據(jù)隨機信號的參數(shù)模型確定的。當數(shù)據(jù)記錄長度比較短時，經(jīng)典譜估計具有分辨率低、方差比較大等缺點?，F(xiàn)代譜估計方法是對于經(jīng)典譜估計的缺點提出來的，但是它同樣存在缺點，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型譜估計方法，并且對優(yōu)化部分的拉格朗日參數(shù)的求解算法進行了改進。在一維隨機信號功率譜估計的基礎上，把THREE型譜估計方法推廣到了多維隨機信號的功率譜估計。該方法是在已知隨機信號的先驗功率譜的基礎上，使得功率譜估計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功率譜。
　　最后利用計算機仿真實驗對THREE型譜估計方法進行了驗證。通過數(shù)值模擬，發(fā)現(xiàn)THREE型譜估計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