基于稀疏迭代协方差估计的缺失数据谱分析及时域重建方法

• 作者: 董健 马俊涛 高梅国
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 缺失数据重建 谱估计 迭代自适应 稀疏协方差估计
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1431-1437
• 页数: 7页
• 分类号: TN95
• 字数: 4402字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT151008

摘要

应用于缺失数据恢复的迭代自适应方法(IAA)被证实可利用20%的有效数据估计信号参数，并能高精度恢复缺失数据，优于经典 GAPES 方法，但当缺失数据超过80%时其数据恢复性能迅速下降。该文基于稀疏迭代协方差估计提出一种新的缺失数据谱分析方法(M-SPICE)及针对该方法的缺失数据修正时域重建方法。该方法将加权缺失数据协方差拟合代价函数转换为凸优化问题，构造循环最小化器保证缺失数据参数估计的全局收敛特性，通过对缺失数据估计算子的更新实现了时域重建方法的修正，使其在有效数据功率谱欠估计的情况下获得更高的数据重建精度。仿真实验表明无论是数据块缺失还是任意缺失，该方法均能够利用更少的有效数据进行谱分析，并重建大比例缺失数据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高梅国	北京理工大学电子与信息学院	151	1529	21.0	29.0
2	董健	中国人民解放军军械工程学院电子与光学工程系	7	51	3.0	7.0
3	马俊涛	北京理工大学电子与信息学院	3	25	2.0	3.0