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摘要:
为解决原子空间分解算法中对信号和噪声子空间维数估计鲁棒性差的问题,根据信号的过采样率信息提出了一种新的构造自相关矩阵的方法,以减少矩阵内部数据间的相关性,从而达到提高信号和噪声子空间维数估计精度的目的.同时,针对利用最小描述距离(MDL)准则估计维数时,只能在有限信噪比范国内实现精确估计这一情况,采用噪声功率(NP)法对信号子空间维数进行估计,进一步改善了原算法在信噪比过低或过高时估计性能变差的问题,增大了信噪比的估计范围.仿真结果表明:新算法能对中频信号直接处理,具有较低的估计偏差和均方误差,且对成型滤波器滚降系数及调制方式均不敏感.
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文献信息
篇名 一种鲁棒的基于子空间分解的盲信噪比估计方法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 子空间分解 盲信噪比估计 自相关矩阵 噪声功率
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 609-614
页数 分类号 TN911.23
字数 5069字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-9037.2011.05.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭华 解放军信息工程大学信息工程学院 82 494 12.0 17.0
2 张金成 解放军信息工程大学信息工程学院 2 42 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
子空间分解
盲信噪比估计
自相关矩阵
噪声功率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
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