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采用特征向量夹角联合概率密度函数的信源个数估计方法
被引量:
1
1
作者
郭拓
王英民
张立琛
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期469-473,共5页
针对传统信源数估计算法如基于Akaike信息论准则方法、最小描述长度准则方法及盖氏圆盘方法等存在低信噪比时性能下降甚至完全不能正确估计信源个数的问题,提出一种基于协方差矩阵特征向量之夹角联合密度函数的信源数估计方法.该方法采...
针对传统信源数估计算法如基于Akaike信息论准则方法、最小描述长度准则方法及盖氏圆盘方法等存在低信噪比时性能下降甚至完全不能正确估计信源个数的问题,提出一种基于协方差矩阵特征向量之夹角联合密度函数的信源数估计方法.该方法采用样本协方差矩阵特征分解后噪声子空间的一特征向量与其他特征向量求夹角余弦,然后求这些特征向量之夹角余弦的联合概率密度函数值,最后将两相邻密度函数值相除与阈值比较确定信源个数.数值模拟与水池实验表明该方法在低信噪比时性能远远好于以往算法,在阵列信号处理中具有一定的应用价值.
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关键词
阵列信号处理
信源个数估计
特征向量夹角余弦
联合概率密度函数
下载PDF
职称材料
题名
采用特征向量夹角联合概率密度函数的信源个数估计方法
被引量:
1
1
作者
郭拓
王英民
张立琛
机构
西北工业大学航海学院
陕西科技大学电气与信息工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期469-473,共5页
文摘
针对传统信源数估计算法如基于Akaike信息论准则方法、最小描述长度准则方法及盖氏圆盘方法等存在低信噪比时性能下降甚至完全不能正确估计信源个数的问题,提出一种基于协方差矩阵特征向量之夹角联合密度函数的信源数估计方法.该方法采用样本协方差矩阵特征分解后噪声子空间的一特征向量与其他特征向量求夹角余弦,然后求这些特征向量之夹角余弦的联合概率密度函数值,最后将两相邻密度函数值相除与阈值比较确定信源个数.数值模拟与水池实验表明该方法在低信噪比时性能远远好于以往算法,在阵列信号处理中具有一定的应用价值.
关键词
阵列信号处理
信源个数估计
特征向量夹角余弦
联合概率密度函数
Keywords
array signal processing
source number estimation
eigenvector angle cosine
joint probability density function
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用特征向量夹角联合概率密度函数的信源个数估计方法
郭拓
王英民
张立琛
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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