二维正弦频率有效估计的新方法X.pdfVIP

第 20 卷 　第 4 期 　　　　　　　　　 Vol. 20 　No. 4 西 南 石 油 学 院 学 报 　　　　　　　　　 1998 年 　11 月 　 　　　　　　Journal of Southwest Petroleum Institute 　　　　　　　　 　Nov 　1998 二维正弦频率有效估计的新方法 唐 　斌 ( 西南石油学院国家重点实验室 , 四川南充 637001) 摘要 　基于信号数据矩阵结构及其矩阵变换的广义特征值分解 ,提出了一种新的、计算时效高和参数 自动配对的二 维正弦频率分离估计方法 。计算机模拟实验比较 、证实了此方法的有效性 。 主题词 　信号 ;数据 ;矩阵 ;奇异值 ;特征值 ;分离 ;估计 中图分类号 　TN911. 23 引　言 1 　模型描述 信号多维参数估计是现代许多应用领域关心的 研究课题 。例如 , 图象信号处理和阵列信号处理 。 ( μ υ) 假设信号由 L 个未知频率对 { i , i , i = 1 , 80 年代前 ,人们热衷于分辨率和参数估计精度分别 2 , …, L } 和未知幅相因子 { a , i = 1 , 2 , …, L } 的复 i 受数据长度和噪声影响的多维 Fourier 变换 。近 20 二维正弦和组成 。考虑到噪声 ,信号模型可表示为 年来 ,人们致力于多维高分辨的参数估计研究 ,发表 L ( πμ πυ) 　　 x = a exp - j 2 k - j 2 l + w w kl ∑i i i kl 了大量的学术论文和论著 ,但是 ,迄今尚没有一种可 i = 1 靠的实用方法 。首先 , 虽然人们将一维参数估计方 　　　　　　　 1 ≤k ≤M , 1 ≤l ≤N ( 1) 法直接推广到多维 , 并发展 了诸如多维最大似然 其中 , M 和N 在图象处理中分别代表象素在平面坐 ( ) ( ) ( ) 标系中沿两垂直坐标轴的空间采样数 ,在阵列信号 ML 、最大熵 ME 、最小方差 MV 和线性预测 (L P) 等求谱方法[1 ,2 ] ,但这些方法的多维参数估计