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、地質勘探等眾多領域。功率譜估計則是利用有限的樣本數據估計該隨機信號的功率譜密度函數。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：經典功率譜估計方法與現代功率譜估計方法。隨著科學技術的逐步發(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典譜估計方法與現代譜估計方法及其優(yōu)缺點。經典譜估計方法的本質為傳統的傅里葉變換，而現代譜估計方法是根據隨機信號的參數模型確定的。當數據記錄長度比較短時，經典譜估計具有分辨率低、方差比較大等缺點?，F代譜估計方法是對于經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。通過數值模擬，發(fā)現THREE型譜估計方法在特定的頻率帶表現了更高的分辨率，而且這種算法對于較少的