吉林大学学报(工学版)

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特征向量自适应估计算法及在谱估计中的应用

孙琦,赵晓晖,顾海军   

  1. 吉林大学 通信工程学院,长春 130012
  • 收稿日期:2005-08-08 修回日期:2005-12-26 出版日期:2006-09-01 发布日期:2006-09-01
  • 通讯作者: 赵晓晖

Adaptive eigenvector estimation and its application
in spectral estimation

Sun Qi, Zhao Xiao-hui, Gu Hai-jun   

  1. College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130012, China
  • Received:2005-08-08 Revised:2005-12-26 Online:2006-09-01 Published:2006-09-01
  • Contact: Zhao Xiao-hui

摘要: 基于KLT与滑动DCT的相似关系,提出了一种新的特征向量自适应递推估计算法。将特征向量等效为自适应滤波器的权向量,通过合理选择该滤波器期望响应递推求解出特征向量。同目前的特征向量求解方法相比(如奇异值分解法),该算法可有效地减少运算量和复杂度,容易实时实现,且具有很高的估计精度。将该算法应用到MUSIC谱估计中,计算机仿真结果表明:利用该算法进行的谱估计精度要高于标准的MUSIC谱估计精度,且计算量大大减小,由此验证了该算法的有效性和优越性。

关键词: 信息处理技术, 特征向量, KLT变换, 滑动DCT, 自适应算法, 谱估计

Abstract:

A new adaptive recursive algorithm for eigenvector estimation based on the relations between KLT and sliding DCT was presented. On the basis of the equivalence of weight vector of an adaptive filter and the eigenvector, choosing a reasonable filter expectation response, the eigenvector was estimated. Compared with current eigenvector calculation methods such as SVD, the proposed algorithm can effectively reduce both amount of calculation and complexity, be easily implemented on time, and possesses high estimation accuracy. Applying this algorithm in spectrum estimation with computer simulations, it is known that the proposed recursive eigenvector estimation algorithm attains higher spectrum estimation solution comparing with standard MUSIC spectrum estimation method with less calculation, which proves the effectiveness and advantage of the algorithm.

Key words: information processing, eigenvector, KLT, sliding DCT, aAdaptive algorithm, spectral estimation

中图分类号: 

  • TN911.72
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