M$^2$-谱估计：一种相对熵方法

Bin Zhu; Augusto Ferrante; Johan Karlsson; Mattia Zorzi

M$^2$-谱估计：一种相对熵方法

最优化与控制 2020-09-18 v2 信号处理

作者: Bin Zhu , Augusto Ferrante , Johan Karlsson , Mattia Zorzi

摘要

本文研究 M $^2$ -信号，即定义于多维域上的多元（或向量值）信号。具体地，我们提出一种优化技术以解决平稳随机向量场的协方差延拓问题。我们采用多维 Itakura-Saito 距离作为优化准则，在满足有限个矩约束的谱中选取解。为避免可行集边界上可能出现的技术困难，我们处理该问题的离散版本，其中多维积分由黎曼和近似。谱解也是离散的，这在本底随机场为周期场时自然出现。我们证明离散问题存在唯一解，且对问题数据光滑依赖。因此，我们有一个适定问题，其解可以光滑方式调节。最后，我们将理论应用于汽车模块集成系统中的目标参数估计问题。仿真结果表明我们的谱估计器具有良好性能。

关键词

M$^2$-信号谱估计协方差延拓相对熵 Itakura-Saito 距离参数估计

引用

@article{arxiv.1908.09944,
  title  = {M$^2$-Spectral Estimation: A Relative Entropy Approach},
  author = {Bin Zhu and Augusto Ferrante and Johan Karlsson and Mattia Zorzi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09944},
  year   = {2020}
}

备注

17 pages in Automatica double-column template, 6 figures. Provisionally accepted as Regular Paper in Automatica

M$^2$-谱估计：一种相对熵方法

摘要

关键词

引用

备注

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