色噪声中基于高阶累积量的频率及信源数目估计方法的研究

【摘要】：噪声背景中的频率估计是谱估计领域里的核心问题之一,它在雷达、声纳、振动测量、生物医学、地震信号处理等方面有着极其广泛的应用。传统的谱估计方法都是建立在背景噪声是白噪声这一假设基础之上。然而在实际环境中,白噪声的假设并不总是成立,当实际噪声不满足白噪声模型时,传统的高分辨方法的性能将会引起严重的恶化甚至失效。这也就促成了色噪声背景中频率估计技术的发展。近年来,基于高阶统计量方法的研究和应用得到迅速发展,成为信号处理的一种新的强有力的工具,将其应用于色噪声背景中的频率估计也取得了良好的应用效果。 本文主要研究了高阶累积量应用于色噪声背景中的频率估计方法,同时研究了在频率估计过程中要首先解决的一个重要问题——信号源数目的估计问题。首先,简单介绍了高阶累积量的基本概念和性质,这是贯穿全文的理论基础;接着分别研究了高斯色噪声和非高斯色噪声中基于高阶累积量的频率估计方法,用数值仿真来比较验证这些方法的性能;然后讨论了信号源数目的估计对频率估计结果的影响,并介绍了几种常见的信号源数目估计方法;最后提出了差分均值法来估计信号源数目。该方法在白噪声和色噪声条件下都能取得很好的效果。通过仿真验证了该方法的性能优于基于信息量准则的AIC和MDL方法以及基于盖尔圆定理的方法。