基于盖尔圆准则的信源数目估计改进算法

• 作者: 蔡晓霞 褚鼎立 陈红
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 盲源分离 信源数目估计 最小信息准则 盖尔圆准则
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 109-115
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文

摘要

针对最小信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)存在的非渐进一致性估计的缺陷,以及盖尔圆准则(Gerschgorin Disk Estimator,GDE)可能出现无序特征值导致检测错误的问题,提出了一种基于盖尔圆准则和最小信息准则的GDE-AIC信源数目估计算法.该算法利用盖尔圆半径与噪声模型无关的特性构造似然函数,将其引入AIC准则模型中,克服了AIC准则非渐进一致性估计的缺点,且适用于空间色噪声的环境.在仿真实验中,将该算法与AIC算法及GDE算法等进行对比,结果表明,该方法稳定性好,适用于白噪声与色噪声,且在低信噪比时仍具有良好的估计性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡晓霞	国防科技大学电子对抗学院	14	8	2.0	2.0
2	陈红	国防科技大学电子对抗学院	10	6	2.0	2.0
3	褚鼎立	国防科技大学电子对抗学院	6	5	1.0	1.0