自適應迭代譜估計的統(tǒng)一分析與拓展.pdf

1、頻率譜估計是幫助人們了解信號特征的重要手段，它的實質(zhì)就是對一段采樣信號，估計其在整個頻率域內(nèi)的功率分布情況。本文針對如何充分利用現(xiàn)有觀察數(shù)據(jù)，進而提高譜估計效果這一課題，對自適應譜估計算法進行了研究和擴展，主要貢獻有:
　　首先，提出了一般性廣義噪聲協(xié)方差矩陣的自適應迭代譜估計方法。該方法在加權最小二乘(weighted least squares，WLS)框架下能夠同時估計信號頻譜和觀測噪聲，每一次迭代都可利用上一次估計結果來逐

2、步逼近真實的廣義噪聲協(xié)方差矩陣，并將其逆陣作為加權矩陣。由于構建了更優(yōu)的加權矩陣，從而使該方法具有分辨率高、譜泄漏抑制好、并可增強信號協(xié)方差矩陣的可逆性和隨意選擇頻譜范圍等特點。
　　其次，提出了一種魯棒迭代自適應譜估計算法。該方法首先同時利用迭代譜估計結果和觀測數(shù)據(jù)共同構建信號協(xié)方差矩陣，然后針對得到的信號協(xié)方差矩陣，利用魯棒Capon波束成形求取其最優(yōu)頻率導向矢量，再求解傳統(tǒng)的Capon譜估計的優(yōu)化問題。分析表明，這種魯棒迭代

3、自適應譜估計算法同時具備迭代自適應譜估計方法(iterative adaptive approach，IAA)和虧秩魯棒Capon濾波器組譜估計方法(Rank-Deficient Robust Capon Filter-bank，RD-RCF)的特點，且RD-RCF可以認為是該算法的特例。仿真結果顯示，提出的魯棒迭代自適應譜估計算法能夠獲得非常高的頻譜分辨率，很好地估計真實頻率成分。
　　最后，提出了結合lq范數(shù)矩陣填充丟失采樣數(shù)