一种基于重采样的信源数目估计方法

摘要

本发明公开了一种基于重采样的信源数目估计方法，所述信源数目估计方法包括以下步骤：确定采样次数，以及天线阵列子集；对接收信号样本集不放回采样，构成子样本集；通过对子样本集构成的协方差矩阵进行行列变换，构建酉矩阵；对酉矩阵进行多次盖式圆估计处理，获取第i次迭代得到的信源数目；当前迭代次数小于迭代总次数时，将第i次迭代得到的信源数目加入集合中；最终的信源数目为集合中出现频次最大的元素。本方法对传统盖式信源估计算法进行改进，降低了偶然误差带来的影响。加入重采样的思想后，有限样本集得到了更加充分的利用，提高了真实值出现概率，也提高了获得一致性估计的可能。

主权项

一种基于重采样的信源数目估计方法，其特征在于，所述信源数目估计方法包括以下步骤：确定采样次数Z以及采样比例，之后对接收信号样本集进行不放回采样，得到子样本集；通过对子样本集构成的协方差矩阵R_i进行行列变换和降维重构，构建出酉矩阵U_m；对构造出的M个不同酉矩阵进行多次盖式估计处理，获取第i次迭代得到的信源数目当前迭代次数i小于次数Z时，将第i次迭代得到的信源数目加入集合中；最终的信源数目为集合中出现频次最大的元素。