基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
目前信源数目估计算法大都是基于多通道接收模型且对高斯色噪声抑制能力较差,而实际应用中单通道接收模型及色噪声环境非常普遍,因此研究色噪声背景下的单通道信源数目估计算法意义重大.针对现有算法的缺陷提出了一种基于构建信号时间快拍和四阶累积量矩阵的单通道信源数目估计算法.首先通过构建信号时间快拍实现单通道接收信号的升维得到矢量化空间,然后以此组信号空间构造出四阶累积量矩阵,并从理论上验证了该四阶累积量矩阵能有效抑制高斯白噪声及高斯色噪声的影响,最后对该矩阵进行奇异值分解并通过信息论准则估计出信源个数.仿真实验和实际信号实验都表明本文算法能较好地解决单通道信源数目估计问题,且能有效抑制高斯色噪声.
推荐文章
非平稳色噪声背景下非相关与相干信源数估计算法
阵列信号处理
相干信号
信源数估计
空间差分
均匀线阵
基于EMD的单通道信源数估计方法
单通道信源数估计
经验模态分解
信息论准则
对角加载
基于改进的K-均值聚类信源数目估计算法
信源个数估计
色噪声
K-均值聚类
基于高阶累积量的信源数目估计方法
信源数目估计
高阶累积量
色噪声
最小描述长度(MDL)准则
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 高斯色噪声背景下的单通道信源数目估计算法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 单通道 信源数目估计 高斯色噪声 四阶累积量 奇异值分解 信息论准则
年,卷(期) 2012,(7) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 994-999
页数 分类号 TN911.7
字数 4669字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0530.2012.07.012
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 杨俊安 43 470 10.0 20.0
5 张纯 2 34 2.0 2.0
7 叶丰 4 40 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (15)
共引文献  (13)
参考文献  (13)
节点文献
引证文献  (9)
同被引文献  (26)
二级引证文献  (22)
1974(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1985(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2009(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2010(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2016(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2017(9)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(6)
2018(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
2019(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
单通道
信源数目估计
高斯色噪声
四阶累积量
奇异值分解
信息论准则
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
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
总被引数(次)
32728
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导