正弦信号高分辨频率估计的特征分解方法研究

冯西安; 黄建国; 谢一清

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正弦信号高分辨频率估计的特征分解方法研究

更新时间：2025-12-08

- 正弦信号高分辨频率估计的特征分解方法研究
- Research on High Resolution Sinusoidal Frequency Estimation with Eigen Decomposition
- 电子学报 1995年第7期
- 作者机构：
  
  西北工业大学航海工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TN911.23
- 纸质出版：1995
- 稿件说明：
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[1]冯西安,黄建国,谢一清.正弦信号高分辨频率估计的特征分解方法研究[J].电子学报,1995(07):15-20.

冯西安, 黄建国, 谢一清. Research on High Resolution Sinusoidal Frequency Estimation with Eigen Decomposition[J]. Acta Electronica Sinica, 1995, (7).
[1]冯西安,黄建国,谢一清.正弦信号高分辨频率估计的特征分解方法研究[J].电子学报,1995(07):15-20. DOI：

冯西安, 黄建国, 谢一清. Research on High Resolution Sinusoidal Frequency Estimation with Eigen Decomposition[J]. Acta Electronica Sinica, 1995, (7). DOI：

摘要

本文研究了自相关矩阵、协方差矩阵和修正协方差矩阵的正弦信号高分辨频率估计的特征分解法，文章首先研究了这三种相关矩阵的特征分解结构及高分辨特征分解法的原理；接着给出了几种典型的高分辨特征分解法；最后通过大量计算机仿真实验研究了基于这三种相关矩阵的各特征分解法的均方误差特性和分辨概率特性，结果表明，各方法的统计性能不尽相同，各有优势，是实现高分辨参数估计的一类很有希望的方法．

Abstract

Eigen decomposition algorithms based on three kinds of correlation matrix:autocorrelation

covariance

and modified covariance matrix

for high resolution sinusoidal frequency estimation are researched in this paper.A great number of computer simulation results show that this class of algorithms are superior in MSE and the resolution probability.They are promising in high resolution parameter estimation.

关键词

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