非最小相位系统的辩识

1.引言 在时间序列分析中,多数文献讨论的是线性高斯模型,在高斯假设下,最小二乘估计就是最大似然估计;最小二乘估计只利用了时间序列的自相关信息,所形成的方程是一组线性方程即Wiener-Hopf方程。因此,最小二乘估计被广泛地应用于时间序列的建模。但是,自相关序列是“相盲”的,相关建模方法不能准确地表征非最小相位的参数信号;在自相关(功率谱)域中,所能做到的只是重建功率谱意义下等效的最小相位信号。     

高斯噪声中非高斯弱信号的双谱检测

传统的能量检测在接收信号为高斯分布下最优,其检测性能最终取决于信噪比。当信噪比下降时,检测性能必然恶化,而且这种恶化是不可避免的和难以改善的。为了改善弱信号的检测性能,本文同时利用了信号的三阶和二阶统计量构造一种双通道信号检测器,在强高斯噪声的背景下,只要弱信号蕴含有足够多的双谱信息,其检测性能将远远超过基于传统的能量检测器的性能。     

数字信号处理中非线性模型的结构测试

研究了非线性Block-oriented模型的结构选择。Block-oriented模型部分地表征了非线性Volterra核,提取部分的高阶统计信息,不同的非线性结构提取不同的统计信息,通过选用正确的结构,使预测的性能得到改善。根据非线性投影原理,利用预测误差和数据各种组合间的相关性,来确定合适的非线性Block-oriented模型,并给出计算机模拟结果。