特征向量自适应估计算法及在谱估计中的应用

基于KLT与滑动DCT的相似关系，提出了一种新的特征向量自适应递推估计算法。将特征向量等效为自适应滤波器的权向量，通过合理选择该滤波器期望响应递推求解出特征向量。同目前的特征向量求解方法相比(如奇异值分解法)，该算法可有效地减少运算量和复杂度，容易实时实现，且具有很高的估计精度。将该算法应用到MUSIC谱估计中，计算机仿真结果表明：利用该算法进行的谱估计精度要高于标准的MUSIC谱估计精度，且计算量大大减小，由此验证了该算法的有效性和优越性。