中国新通信
中國新通信
중국신통신
CHINA NEW TELECOMMUNICATIONS
2008年
23期
54-57
,共4页
频率估计%信号子空间%噪声子空间%广义回归神经网络
頻率估計%信號子空間%譟聲子空間%廣義迴歸神經網絡
빈솔고계%신호자공간%조성자공간%엄의회귀신경망락
对淹没在噪声中的载波信号的频率估计可以通过对信号协相关矩阵求取特征向量,分离出信号子空间和噪声子空间,并可基于信号子空间找到与之线性相关,或者基于噪声子空间找到与之正交的载波信号.但要使这两个子空间的矢量函数在某个频率点上得到波峰,仅仅利用噪声子空间的算法,如MUSIC往往需要对一段较大频率范围的频域进行细致搜索,既耗费了大量的时间又会因为搜索步长的选取而造成对识别精度的影响.本文提出一种基于信号子空间的广义回归神经网络频率估计算法,利用广义回归神经网络其极强的非线型拟合和并行计算特性在信号子空间矢量与频率点之间建立良好的非线型映射关系,以达不失估计精度而又提高估计速度的目的.
對淹沒在譟聲中的載波信號的頻率估計可以通過對信號協相關矩陣求取特徵嚮量,分離齣信號子空間和譟聲子空間,併可基于信號子空間找到與之線性相關,或者基于譟聲子空間找到與之正交的載波信號.但要使這兩箇子空間的矢量函數在某箇頻率點上得到波峰,僅僅利用譟聲子空間的算法,如MUSIC往往需要對一段較大頻率範圍的頻域進行細緻搜索,既耗費瞭大量的時間又會因為搜索步長的選取而造成對識彆精度的影響.本文提齣一種基于信號子空間的廣義迴歸神經網絡頻率估計算法,利用廣義迴歸神經網絡其極彊的非線型擬閤和併行計算特性在信號子空間矢量與頻率點之間建立良好的非線型映射關繫,以達不失估計精度而又提高估計速度的目的.
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