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基于矩阵旋转不变性的二维谐波免配对方法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]中国地质大学数理学院,武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.11026145,No.61071188);湖北省自然科学基金(No.2010CDB04205,No.2009CDB077).
中文摘要:

主要研究加性噪声中二维谐波频率的估计问题。针对现有算法估计精度不高和计算量较大的缺点,提出了一种基于矩阵旋转不变性的免配对谐波频率估计方法。利用矩阵旋转不变性,通过观测数据获得一组具有对角结构的矩阵组。将矩阵组相加并对此进行一次奇异值分解同时获得两个信号子空间。同时对角化信号子空间的构造矩阵,得到了二维频率的估计,并且所得的二维频率能自动配对。仿真实验结果表明,在数据维数和信噪比都比较低时,该算法明显优于现有算法。在数据矩阵维数60′60,信噪比5dB时,该算法估计精度高于现有算法近3倍。

英文摘要:

This paper addresses the problem of two-dimensional (2-D) harmonic frequency estimation in additive noise, and a pairing-free estimation algorithm based on the rotational invariance of matrix is proposed to solve the disadvantages of low accuracy and high computational cost of current algorithm. By exploiting the rotational invari- ance property of the 2-D data matrix, a class of matrices with diagonal structures are established. By decomposing the sum of these matrices using singular value decomposition algorithm, two signal subspaces are obtained simulta- neously. The 2-D frequency parameters can be estimated from the eigenvalues of the signal subspace-based struc- tured matrices using singular value decomposition algorithm. Meanwhile, the estimated frequencies are automatically paired. The results of the numerical experiments show that the proposed algorithm is much better than the current algorithm in terms of accuracy and computational cost in case of short data length and low Signal-to-Noise Ratio (SNR). For example, the accuracy of the proposed algorithm is nearly three times higher than the current algorithm when data size is 60 × 60 and SNR is 5 riB.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887