用数据矩阵奇异值分解实现时间欠采样信号频率无模糊估计

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提出一种在欠Nyquist采样下可实现高宽频带内信号频率无模糊估计的算法,该算法通过构造一种特殊的数据矩阵,对数据矩阵奇异值分解,利用有限的采样数据构造出更为精确的噪声子空间,利用信号子空间与噪声子空间的正交性,精确地提取多个空间信号的频率信息。该法比基于协方差矩阵特征分解的算法具有更好的分辨性能。仿真结果验证了该算法的有效性。
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