Spike模型下信号个数的检验

Spike模型下信号个数的检验

论文摘要

在许多信号处理应用中,估计信号的个数是信号参数估计的一个关键问题,通常作为信号参数估计问题的出发点.当己知估计的信号个数时,我们还需要考虑估计信号的个数和真实信号的个数之间的关系,因而我们提出假设检验为H:k=k0 vsH1:k:>k0,其中k为真实信号的个数,k0为估计信号的个数.当信号个数被低估时,把一些信号当作了噪声,从而损失了很多有用的信息,不利于我们作出有效的决策.现实生活中有许多类似于Spike模型的例子.因此,在Spike模型中研究关于检验信号个数的问题是非常有意义的.本文具体内容包括:第二章主要介绍了检验信号的个数的问题.首先,介绍了 Spike模型.在Spike模型中,我们检验信号的个数.当原假设Ho成立时,即真实信号的个数等于估计信号的个数.当备择假设H1成立时,即真实信号的个数大于估计信号的个数.其次,我们通过类似于投影的方法,将原假设转化为Σ= diag{λ,λ,……,λ},同时,将备择假设转化为Σ= diag{λk0+1,…,λ,λ,λ,λ,…λ}.因此,我们通过类似于投影的方法,将检验信号的个数问题转化为球形检验问题.最后,根据柯西-施瓦茨不等式,我们提出了检验统计量以检验信号的个数,并给出检验统计量的渐近正态分布.第三章首先介绍了预备知识,如Delta方法,留数定理和大维随机矩阵线性谱理论等,为统计量的证明做准备.其次,利用大维样本协方差矩阵的线性谱统计量的中心极限定理和Delta方法等证明检验统计量的渐近正态性.第四章主要是数值模拟.我们首先比较检验统计量T1和T2的功效,随着信号的增强,T2总是比T1先到达1,说明T2优于T1.其次,在不同的Spike模型下,模拟了方法的优劣性.大量的数值模拟表明T2的模拟结果优于T1.当原假设k=k 成立时,模拟的结果接近于0.05.当备择假设k>k0成立时,模拟的结果接近于1.第五章主要给出了本文的总结及对未来的展望.

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 引言
  •   1.1 研究背景及已有的国内外研究成果
  •     1.1.1 估计信号的个数
  •     1.1.2 球形检验
  •     1.1.3 样本协方差矩阵的线性谱统计量的中心极限定理的应用
  •   1.2 本文研究目的及研究方法
  •   1.3 本文研究内容和结构安排
  • 第二章 检验信号的个数k的问题的介绍
  •   2.1 本文的主要符号
  •   2.2 问题的提出
  •     2.2.1 Spike模型
  •     2.2.2 Spike模型下检验信号的个数k
  •   2.3 问题的转化
  •   2.4 问题的解决
  •     2.4.1 球型检验的统计量
  •     2.4.2 统计量的分布
  • 第三章 统计量的描述
  •   3.1 预备知识
  •     3.1.1 Delta方法及留数定理
  •     3.1.2 经验谱分布和极限分布
  •     3.1.3 样本协方差矩阵的最大最小特征根的极限
  •     3.1.4 样本协方差矩阵的线性谱统计量的中心极限定理
  •   3.2 统计量的渐近分布的证明
  •     3.2.1 引理及其证明
  • 2的渐近正态分布的证明'>    3.2.2 检验统计量T2的渐近正态分布的证明
  • 第四章 数值模拟
  • 第五章 总结和展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 王凤娟

    导师: 胡建伟

    关键词: 检验信号的个数,模型,球形检验,线性谱统计量

    来源: 华中师范大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 数学,电信技术

    单位: 华中师范大学

    分类号: TN911.7;O212.1

    总页数: 43

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