基于奇异值的信源数估计方法

信源数估计是空间谱估计中的重要内容,在估计采用不同的判决准则时,往往需要利用信号协方差矩阵的特征值来进行信源数估计。新算法采用数据矩阵的奇异值分解,通过奇异值建立不同判决准则的判决函数。该算法无需进行协方差矩阵估计,也不需要利用奇异值求解特征值,减少了运算量和估计误差。同时,对数据矩阵进行平滑操作,可以解决信号相干性问题。通过数学推导和计算机仿真,证明了算法的正确性。