【摘 要】
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提出了一种新的基于多项式变换的RLS(recursive least square)算法.利用多项式变换将多项式相位信号(PPS)转变为具有线性相位的谐波信号,这一谐波信号满足AR(Autoregressive)
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提出了一种新的基于多项式变换的RLS(recursive least square)算法.利用多项式变换将多项式相位信号(PPS)转变为具有线性相位的谐波信号,这一谐波信号满足AR(Autoregressive)模型且其频率对应于多项式相位的最高次项系数.然后利用RLS算法对AR模型的AR系数进行自适应估计,通过AR系数求解谐波信号频率,便可以获得多项式相位中最高次项的系数.本算法速度快,计算量小,并且在较低的信噪比(SNR)下估计性能依然良好.Monte-Carlo仿真实验证明了本方法的有效性.
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