乘性和加性噪声中谐波恢复和循环统计量方法

本文从循环平衡的观点出发来研究乘性和加性噪声的谐波恢复问题。首先，在一定条件下建立了一般复过程的有限长付里叶变换的大样本性质。然后，得到了任意阶循环矩的样本估计关于循环频率的一致收敛速度。对于乘性和加性噪声中的谐波信号，建立了一、二、三阶循环矩样本估计的统计性质。在此基础上，分别提出了基于不同阶循环矩的谐波分量个数和频率的估计方法，并得到了估计的强相容性质和强收敛速度，最后给出了模拟实验结果。     

乘性和加性噪声中二维谐波的参数估计

本文从循环平稳的观点出发来研究乘性和加性噪声中二维谐波的参数估计问题,利用循环累积量的性质证明了二维二阶循环累积量单一记录估计的统计性质.在此基础上,对于零均值乘性噪声中的二维谐波信号提出了基于二阶循环累积量的二维谐波分量个数和频率对的估计方法,并分别得到了估计的强收敛速度.仿真试验验证了所提方法的性能.     

基于三阶循环累积量的二维谐波信号的参数估计

本文从循环平稳的观点出发来研究乘性和加性噪声中的二维谐波参数估计问题.利用循环累积量的性质得到了二维三阶循环累积量单一记录估计的统计性质.在此基础上,提出了基于三阶循环累积量特殊切片的二维谐波分量个数和频率对的估计方法,并得到了估计的强相容性质和强收敛速度.仿真试验对算法作了说明.     

乘性和加性噪声相关背景下的二维谐波频率估计

本文利用二维循环统计量方法对乘性噪声之间相关、乘性噪声和加性噪声之间也相关这种复杂噪声背景下的谐波恢复问题进行了研究.首先,提出了二维噪声互可混的概念,用它来体现多个二维噪声之间的关系;然后,在乘性噪声为非零均值时,定义了二维循环均值来估计信号频率.在乘性噪声和加性噪声为零均值时,定义特殊的二维六阶时间平均多矩谱切片来估计信号频率.仿真实验证明了算法的有效性.     

谐波恢复中累量估计的强收敛问题

本文讨论有噪声污染的谐波信号累量的单一记录估计。证明了样本自相关函数的强收敛性,并得到了强收敛速度。对于四阶矩估计,给出了四阶遍历条件。在这些遍历条件下,建立了四阶矩和四阶累量样本估计的强收敛性,并得到了强收敛速度。最后给出了数值仿真结果。     

谐波恢复中累量估计的强收敛问题

本文讨论有噪声污染的谐波信号累量的单一记录估计,了样本自相关函数的强收敛性,并得邓强收敛。对于四阶矩估计,给出了四阶遍历条件,在这些扁历条件下,建立了四阶矩和四阶累量样本估计的强收敛性,并得到了强收敛速度,最后给出了数值仿真结果。     

乘性和加性噪声中二维谐波频率估计

噪声中的谐波恢复问题是信号处理领域的一个典型问题,在众多领域中有着广泛的应用。本文主要研究零均值乘性和加性噪声并存下的二维谐波信号频率估计问题,提出了一种基于数据矩阵的奇异值分解和子空间的旋转不变性的零均值乘性和加性噪声中的谐波频率的估计方法。乘性噪声为零均值情形下传统的估计方法往往难以直接应用或估计失效。本文利用谐波模型信号特征,通过对观测信号进行平方运算构造了一个数据矩阵。通过对数据矩阵的特征值进行理论分析,结合子空间旋转不变性,得到了零均值乘性和加性噪声中的谐波频率和数据矩阵之间的一种内在关系。这个性质可以用于零均值乘性和加性噪声并存下的二维谐波信号频率估计,并且所得的二维频率能自动配对。仿真实验验证了本文所提算法的有效性。      

基于广义协方差矩阵的乘性和加性噪声中的谐波恢复

针对非零均值乘性噪声中的谐波恢复问题,本文提出一种基于广义协方差矩阵的乘性噪声中谐波个数和频率的估计方法。首先定义一类广义协方差并构造广义协方差矩阵,通过对广义协方差矩阵进行特征值理论分析,得到了非零均值乘性噪声中谐波分量个数与协方差矩阵特征值之间的内在联系,这个性质可以用来估计谐波分量个数。而且利用子空间旋转不变性技术,可以从协方差矩阵中估计出谐波的频率。本文所提方法对于乘性和加性噪声的颜色和分布均无任何假设,可以应用于任意分布和任意颜色的乘性和加性噪声中的谐波恢复。仿真实验表明,本文所提谐波恢复方法具有很高的频率分辨率。      

乘性和复加性噪声中复谐波的循环估计量的性能分析

从通信和探测系统需要的频率估计出发，文中研究了实乘性和复加性随机噪声中复谐波的恢复问题，表明循环均值和循环相关函数可用来对不同分布的有色实乘性和复加性随机噪声中的谐波进行恢复，分别对于非零均值和零均值乘性噪声情形分析了循环估计量的性能。证明了循环估计量与一定意义下的最小二乘估计量渐近等价，并给出了循环估计量的大样本方差表达式。模拟结果验证了大样本性能分析。     

相关乘性噪声背景下的三次非线性耦合谐波分析

本文利用特殊四阶时间平均多矩谱对任意均值乘性噪声与任意均值加性噪声共存,并且乘性噪声之间相关、乘性噪声与加性噪声之间相互独立的噪声背景下的三次非线性耦合进行了分析,该方法能够有效地估计出观测信号中参于三次非线性耦合的频率和耦合产生的频率.并且该方法无需限制乘性噪声与加性噪声的颜色和分布.最后,文中把此方法拓广到二维,用此二维四阶时间平均多矩谱方法分析了二维三次非线性耦合问题,同样取得了良好的效果.仿真实验验证了文中结论.     

复高斯乘性和加性噪声中复谐波的Cramer—Rao界

本文考虑了在白的复高斯乘性和白的复高斯加性噪声中观测的多个复谐波的恢复问题，导出了频率估计以及乘性噪声的样本均值的可计算的Ｃｒａｍｅｒ－Ｒａｏ界（ＣＲＢ）表达式，模拟结果验证了所得结果的正确性。     

Harmonics in Gaussian multiplicative and additive noise: Cramer-Raobounds

The concern here is retrieval of single and multiple tone harmonics observed in white Gaussian multiplicative and additive noise. Computable Cramer-Rao bound (CRB) expressions are derived on the frequency and phase estimates as well as on the sample mean or variance of the multiplicative noise processes. The zero- and nonzero-mean multiplicative noise cases are addressed separately and are shown to yield distinct CRBs on the frequency and phase estimates. Tight lower and upper bounds on the CRBs themselves are developed, which, relative to the CRBs, are intuitively more appealing and easier to implement. Well-established formulas on the achievable accuracy for estimates of constant amplitude harmonics turn put to be special cases of our results. Numerical studies support our claims     

基于二维循环统计量的二维谐波信号参数估计

本文利用二维循环统计量方法对二维平稳乘性噪声与二维平稳加性噪声共存情况下的二维谐波信号参数估计问题进行了讨论.利用二维循环统计量能够有效地抑制二维平稳乘性噪声和二维平稳加性噪声的特点,有效地从噪声中提取出信号参数.仿真实验对算法作了说明.     

乘法噪声中非线性耦合谐波分析

针对信号的非平稳性质,引入傅里叶级数多谱和比例多周期图的概念,分别提出了零均值乘法噪声二次耦合及非零均值乘法噪声三次耦合谐波频率估计方法,仅使用单个数据记录即可得到耦合频率估计,并且可以抑制加性平稳噪声而无须假定其颜色和分布.最后给出了仿真实验结果.     

Harmonics in multiplicative and additive noise: parameterestimation using cyclic statistics

The problem of concern here is parameter estimation of harmonics in the presence of multiplicative and additive noise. Cyclic statistics are employed to estimate the frequencies and phases, after which the time series is demodulated and cumulants of the noise processes are estimated. The latter are then supplied to linear or nonlinear cumulant-based algorithms to identify ARMA model parameters for the noises. Cyclic statistics and higher order spectra-based approaches are shown to yield the same frequency estimates. Simulation examples illustrate the algorithms     

Polyspectral analysis of mixed processes and coupled harmonics

Polyspectral analysis of processes with mixed spectra is considered, and scaled polyperiodograms are introduced to clarify issues related to stationarity, ergodicity, and suppression of additive stationary noise in harmonic retrieval problems. Spectral and polyspectral approaches are capable of retrieving (un)coupled harmonics, not only when the harmonics have constant amplitudes, but also when they are observed in nonzero mean multiplicative noise. Fourier series polyspectra and asymptotic properties of scaled polyperiodograms provide general tools for higher order analysis of time series with mixed spectra. A single record phase coupling detector is derived to obviate the assumption of independent multiple records required by existing methods. The novelties are illustrated by simulation examples