遞推類(lèi)子空間快速估計(jì)算法研究.pdf

1、在陣列信號(hào)處理中，大多數(shù)高分辨算法都需要準(zhǔn)確地估計(jì)出信號(hào)子空間或者噪聲子空間，所以子空間估計(jì)扮演著重要的角色。常規(guī)的子空間估計(jì)方法都是通過(guò)接收數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣的特征值分解或者接收數(shù)據(jù)的奇異值分解得到，在陣元個(gè)數(shù)較多的情況下，這兩種方法有很高的計(jì)算復(fù)雜度，難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)處理的要求。另外，在小樣本支撐的信號(hào)環(huán)境中，由于噪聲的影響，采樣協(xié)方差矩陣難以反映真實(shí)的信號(hào)特征，導(dǎo)致基于特征值分解方法估計(jì)出的子空間性能受到很大的限制。 本文的工作

2、就是深入分析和研究了子空間估計(jì)的快速算法，這對(duì)于提高陣列信號(hào)處理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和有效性有著重要的意義。論文由子空間快速估計(jì)算法的分析和比較、迭代類(lèi)子空間估計(jì)算法的初始條件的選擇、信源個(gè)數(shù)的判斷和子空間快速估計(jì)的應(yīng)用等部分構(gòu)成，主要工作概括如下： 1.分析了三種基本的子空間快速估計(jì)算法的基本原理、算法流程和計(jì)算復(fù)雜度，即投影逼近子空間跟蹤(PAST)算法、Lanczos算法和多級(jí)維納濾波(MSWF)算法，并通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真比較了這三種