Toeplitz结构协方差矩阵最大似然估计的新方法及其在雷达问题中的应用
信号处理
2025-05-13 v1
摘要
本文研究Toeplitz结构协方差矩阵的最大似然估计(MLE)。为此，引入MLE问题的一个等价重构，并提出两种迭代算法用于优化该等价统计学习框架。两种策略均基于优化最小化(MM)范式，因此具有良好的性质，如单调性和确保收敛到等价MLE问题的驻点。所提框架还扩展到处理其他实际相关的协方差结构的MLE，即带状Toeplitz、块Toeplitz以及Toeplitz-块-Toeplitz。通过数值仿真表明，新方法有优异的性能水平，体现在均方估计误差(非常接近基准Cramér-Rao界(CRB))和信干噪比方面，尤其与现有最优策略相比。
引用
@article{arxiv.2307.03923,
title = {New Methods for MLE of Toeplitz Structured Covariance Matrices with Applications to RADAR Problems},
author = {Augusto Aubry and Prabhu Babu and Antonio De Maio and Massimo Rosamilia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.03923},
year = {2025}
}
备注
submitted to IEEE Transactions on Signal Processing. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2110.12176