基于部分稀疏约束的CARD模型参数估计方法

摘要：

CARD模型参数估计可以转化为求解一个解具有部分稀疏性的线性逆问题得到。解向量整体稀疏性的缺失是由色噪声谱的连续性造成的。本文提出了一种名为PSSA的交替迭代优化算法实现CARD模型的参数估计。该方法的初始解可由现有白噪声背景下的稀疏算法提供。通过交替修正色噪声和谐波参数估计,PSSA可以很好地实现色噪声中的谐波提取。PSSA较现有算法的优势主要在于:第一,相对于白噪声中的稀疏算法,PSSA对色噪声具有较强的鲁棒性;第二,可以同时估计谐波个数;第三,对CARD模型阶数的选择具有很好的鲁棒性;第四,在数据量较小时仍有满意的性能;第五,与基于最大似然准则(ML)的方法相比,PSSA的优势更明显,尤其是当谐波位于噪声谱峰附近时。

关键词： CARD模型 色噪声 参数估计 稀疏约束 优化算法 最大似然准则 谐波提取

作者: 张瑛 万群 杨万麟

作者单位: 电子科技大学电子工程学院 四川成都 610054

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007”信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、机械工程全国博士生学术论坛

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 263-274

在线出版日期: 2007-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）