一种用于Pisarenko谱分解的反馈神经网络模型

Ｐｉｓａｒｅｎｋｏ法是目前较为有效的频率估计方法，但该方法需要对相关矩阵Ｒ进行特征分解，运算量较大。本文把求解非线性约束极值问题引入神经网络，利用罚函数构造网络的能量函数，网络最小能量状态时的矢量即为Ｒ的最小特征值对应的特征矢量。计算机模拟表明，该网络能较快收敛到稳定状态，运算结果比较理想。