【摘 要】
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为解决现有信源数目估计方法对不同特性信号的适应性普遍较差的问题,提出了一种均匀线性阵列下基于传感器输出信号相关函数构成的Hankel矩阵的奇异值分解的信源数目估计方法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（41730422）, 吉林省科技基金资助项目（20130101058JC）
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为解决现有信源数目估计方法对不同特性信号的适应性普遍较差的问题,提出了一种均匀线性阵列下基于传感器输出信号相关函数构成的Hankel矩阵的奇异值分解的信源数目估计方法。该方法利用把传感器输出信号相关函数中未知噪声方差项排除的Hankel矩阵的一般形式在信号独立,混合和相干的情况下均能进行信源数目估计,且信源数目估计能力超过传感器数目的一半。仿真实验结果表明,该方法信源数目估计的正确概率（PCEs：Probabilities of Correct Enumeration）的分布特征具有不变性,且相较于基于空
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