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基于改善特征值離散度的信源數目估計
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廣州市信息處理與傳輸重點(diǎn)實(shí)驗(201605030014),廣東燈光與聲視頻工程技術(shù)研究中心(GCZX-A1407),廣東省現代視聽(tīng)信息工程技術(shù)研究中心開(kāi)放研究


Source number estimation based on improved dispersion of eigenvalues
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    摘要:

    相比于傳統的信源數目估計方法,基于特征值差值法的信源數目估計具有較小運算量的優(yōu)點(diǎn),但是因為在低信噪比時(shí)效果差,且在色噪聲下效果不穩定等多種缺點(diǎn)一直未能在實(shí)際中應用。因此分析了特征值離散度對差值法估計的影響,提出一種基于對數函數擬合改善特征值發(fā)散程度的方法,并利用擬合特征值進(jìn)行差值法進(jìn)行估計。該算法很大程度上減少了相鄰信源特征值之間的差值,使信源特征值和噪聲特征值之間的差值更加明顯,大大提升了差值法的估計性能,同時(shí)保證了較小的運算量。經(jīng)實(shí)驗仿真表明,該方法在白噪聲和色噪聲下都能進(jìn)行穩定估計,在較低信噪比和低快拍數下依然具有良好估計性能的優(yōu)點(diǎn)。

    Abstract:

    Compared with the traditional method of source number estimation , the source number estimation based on the eigenvalue-difference method has the advantage of less computational complexity, but because of the poor performance at low SNR and the unstable effects under color noise, etc. Various shortcomings make it have not been applied in practice. This paper analyzes the influence of the dispersion of eigenvalues on the estimation of the eigenvalue-difference method, proposes a method to improve the divergence of eigenvalues based on logarithmic functions, and uses the fitted eigenvalues to estimate the source number. The algorithm greatly reduces the difference between the adjacent source eigenvalues, makes the difference between the source eigenvalue and the noise eigenvalue more obvious, greatly improves the estimation performance of the eigenvalue-difference method, and guarantees the smaller amount of operations. Experimental simulations show that the proposed method can perform stable estimation under both white noise and color noise, and still has the advantage of good performance under low signal-to-noise ratio and low-speed shots.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

梁龍騰,關(guān)迪聆,張承云,吳庭筠.基于改善特征值離散度的信源數目估計計算機測量與控制[J].,2019,27(6):140-146.

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歷史
  • 收稿日期:2018-09-04
  • 最后修改日期:2018-09-27
  • 錄用日期:2018-09-27
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-06-12
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