基于奇异协方差矩阵的谱估计方法

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1、!""#$%%%&%%’(清华大学学报-自然科学版.*%%>年第(>卷第$期$’,($)#$$&***+,#/012345678329-":2;0<:5.=*%%>=?@AB(>=#@B$’’&’>基于奇异协方差矩阵的谱估计方法苏志刚$=*$*=彭应宁=吴仁彪-$B清华大学电子工程系=北京$%%%>(C*B中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室=天津+%%+%%.摘要D为了解决秩亏!"#$%&’()*"+,&-./0*1%2’+-34谱估效抑制:$+;I该类谱估计方法既可以保持非参数化方

2、计方法的估计性能不稳健问题5提出一种基于奇异协方差矩法的稳健性=又可以获得较低副瓣电平9较高谱分辨阵的谱估计方法6该方法根据空间约束和导向矢量误差约束率和估计精度I因此=非参数化自适应谱估计方法受获得相应的窄带滤波器5并利用其对"+,&-滤波矢量进行到广泛的关注I滤波得到谱估计6仿真结果表明7在采样协方差矩阵奇异的采样协方差矩阵作为数据协方差矩阵的估计=情况下5该谱估计方法获得的谱估计在精度及分辨率上均明是根据快拍计算得出的I快拍的多少将影响采样协显优于秩亏!"#谱估计方法6该方法是一种可以利用

3、少量方差矩阵的秩I当快拍较少时=采样协方差矩阵奇快拍进行谱估计的有效方法6异I如何利用奇异的采样协方差矩阵进行谱估计的关键词D雷达数据处理8谱估计8匹配滤波讨论较少:(’;I如果允许采样协方差矩阵奇异=有可中图分类号D0#G’FB’*文献标识码DQ能获得更高的谱分辨率I然而=奇异的协方差矩阵无文章编号D$%%%&%%’(-*%%>.%$&%%’’&%(法张成完整的线性空间=从而使谱估计具有多值问题I此问题需要增加约束来解决I<=!-5245&RSTUVWXYTZV[XV]W^[V_WX‘abc

4、Td[U[T‘V:(’;P<3232O2@32K74234.方法增加了空间约束=秩亏U]eXW[X‘UTXVW[f6)7-0732&P<32:2<3O0@161O)7L@332AO<0&1732.方ghijklmnl$=*=opqrsknlnknl$=thuvnwkmx*法增加了导向矢量误差范数约束:E;I上述两种谱估-yBzTSXWVT‘V]d{YTUVW]‘[U{‘

5、[‘TTW[‘

6、=}Z[‘

7、_~X!‘[eTWZ[V"=计方法都是将快拍矢量的7@602<0变换作为滤波矢#T[$[‘

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9、%%%&’=(_[‘XC量的I当快拍较少时=7@602<0滤波矢量中将包含较)B}[X‘$[‘*T"+X,d]W-ceX‘UTcR[

10、‘XY.W]UTZZ[‘

11、=强的邻频干扰I滤波矢量在文中是指快拍经加权求([e[Y-e[XV[]‘!‘[eTWZ[V"]d(_[‘X=}[X‘$[‘/%%/%%=(_[‘X.和后形成的9施加于窄带滤波器的数据矢量I-,ZVWXUVDQ1L<:O07A<1O2K7O@0171

12、P<9

13、24373700@532AO<0B05<32AO<0@6OL6O1O5<1L<:O07A<1O2K7O<52O5O5<32AO<02349<:O@071y问题描述2O123L6OB05<32AO<02349<:O@0213@0K点数据经滑动后形成长度为?的:@970273:

14、O@0@1O7231O5<1L<:O07A<1O2K7O<152O51<332:2<3O<1O2K7O@0552:56O2A28<1@3AM73<5137L15@O1O@<1O2K7O<基金项目D国家自然科学基金资助项目-E%+*’$%*=E%(*>$%$.CO5<1L<:O06KB教育部科技