基于粗量化样本的无网格多快拍变分线谱估计
信号处理
2022-06-08 v2
摘要
由于对低功耗与更高采样速率的需求日益增长，用于数据获取的低分辨率量化近来受到极大关注。因此，从粗量化样本中进行多测量矢量（MMVs）的线谱估计（LSE）在毫米波雷达系统中测距与波达方向（DOA）估计等前沿阵列信号处理应用中至关重要。本文结合低复杂度无网格变分线谱估计（VALSE）与期望传播（EP），提出一种 MVALSE-EP 算法，从粗量化样本中估计频率。此外，推导了 Cramér Rao 界（CRB）作为所提算法的基准性能，并给出揭示系统参数对估计性能影响的见解。结果表明，快拍数有益于频率估计，尤其在粗量化场景下。数值实验验证了 MVALSE-EP 的有效性，包括真实数据集。
引用
@article{arxiv.1906.08418,
title = {Gridless Multisnapshot Variational Line Spectral Estimation from Coarsely Quantized Samples},
author = {Ning Zhang and Jiang Zhu and Zhiwei Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.08418},
year = {2022}
}