相关性噪声对MUSIC算法参数估计性能影响的分析

• 作者: 刘兴钊 夏光荣
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多重信号分类算法(MUSIC) 参数估计 估计性能 相关性噪声
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TB5
• 字数: 4925字
• 语种: 中文

摘要

本文以相关性噪声中的频率估计为信号模型,在理论上推导、解释了影响MUSIC算法的参数估计的偏差和分辨力的各因素及具体关系.清楚的表明在很宽的范围内,估计偏差与信噪比、噪声的相关性强弱无必然联系,它主要是因为计算时的窗效应与被估计参数附近的噪声谱密度的起伏引起的.但噪声相关性很强时,将会引起错误的估计,不过这种错误可通过增大序列长度来消除.在多个信号的情况下,在相当宽的范围内,MUSIC算法的分辨力与信噪比、噪声的相关性强弱无必然联系,但它会随协方差矩阵估计子的维数的增大而增强.第一次全面、深入地揭示了影响相关性噪声中MUSIC算法的参数估计偏差和MUSIC算法的分辨能力的各因素及关系.仿真结果也强有力的证明了这些结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘兴钊	上海交通大学电子信息与电气工程学院电子工程系	55	287	9.0	13.0
2	夏光荣	上海交通大学电子信息与电气工程学院电子工程系	4	27	4.0	4.0