number-of-signal-source.rar_AICMDLHQ_AIC信源数估计_MDL信源估计_mdl源数估计

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5星 · 超过95%的资源 159 浏览量 2022-09-19 22:51:09 上传评论 2 收藏 22KB RAR 举报

在IT领域，尤其是在信号处理和信息理论中，信源数估计是一个重要的研究课题。这个压缩包文件"number-of-signal-source.rar"包含了针对AIC（Akaike Information Criterion）、MDL（Minimum Description Length）和HQ（Hannan-Quinn）准则的信源数估计方法。这些方法用于确定数据中潜在独立信号的数量，这对于多用户检测、信号分离和盲源分离等场景至关重要。 AIC是由日本统计学家赤池弘明提出的，它是一种评估统计模型复杂度的准则。AIC通过平衡模型的拟合优度和参数数量来估计最佳模型，其公式包括了模型的负对数似然函数和额外参数的数目。在本压缩包中的`func_AIC.m`文件中，很可能实现了AIC准则的计算，用于估计信源数量。 MDL原则则基于信息论，它试图找到一个既能简洁描述数据又可以有效预测新数据的模型。MDL的目标是找到使数据编码长度最短的模型，这与AIC不同，它不直接考虑模型复杂度，而是通过压缩数据表示的长度来衡量模型的质量。`func_MDL.m`可能是实现MDL准则的函数。 HQ准则则是Hannan和Quinn提出的一个变种，它比AIC更倾向于选择更简单的模型，其惩罚项比AIC的2倍自然对数大一个常数。`func_HQ.m`文件很可能是实现HQ准则的代码。 `Source_No_AIC_MDL_HQ_Prob_vs_SNR_ULA.m`文件名暗示了一个MATLAB脚本，该脚本可能用于绘制不同SNR（信噪比）下，采用AIC、MDL和HQ准则估计的信源数概率分布图。SNR是衡量信号质量的重要指标，高SNR通常意味着更好的信号检测性能。在这个脚本中，可能会使用`func_AIC.m`、`func_MDL.m`和`func_HQ.m`来计算不同SNR下的信源数估计，并将结果以图形形式展示出来。 `fig.fig`文件可能保存了上述MATLAB脚本生成的图形，这种图形通常有助于直观地理解不同准则在不同条件下的表现。这个压缩包提供的工具和资源对于理解和比较AIC、MDL和HQ这三种信源数估计方法的性能非常有价值。通过运行`Source_No_AIC_MDL_HQ_Prob_vs_SNR_ULA.m`，我们可以观察在不同SNR环境下，哪种准则能更准确地估计信源数量，从而为实际应用提供指导。这些方法在信号处理、通信系统和信息理论的研究中具有广泛的应用前景。

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number-of-signal-source.rar （5个子文件）

fig.fig 20KB

func_HQ.m 559B

func_AIC.m 569B

Source_No_AIC_MDL_HQ_Prob_vs_SNR_ULA.m 3KB

func_MDL.m 565B

%该程序用于计算均匀直线阵（ULA）中信号源个数估计性能随SNR的变化情况,采用Monte-Carlo模拟。 %新添加三个函数:AIC & MDL & HQ ,更改主程序对该函数的应用，和书上曲线有点差异 %2017.4 %========================================================================== clear clc close all %========================================================================== M=8; %单元个数 lambda=1; %波长 beta=2*pi/lambda; d=lambda/2; %===============================产生信号=================================== L=100; %快拍数 thetas=[0,10,20]*pi/180; %信号来波方向 Ns=length(thetas);%信号源个数 for n=1:Ns SS(n,1:L)=randn(1,L)+j*randn(1,L); SS(n,1:L)=SS(n,1:L)/sqrt(SS(n,1:L)*SS(n,1:L)'/L); %ReSS(n,1:L)=randn(1,L); %ImSS(n,1:L)=randn(1,L); %ReSS(n,1:L)=(ReSS(n,1:L)-mean(ReSS(n,1:L)))./std(ReSS(n,1:L)); %ImSS(n,1:L)=(ImSS(n,1:L)-mean(ImSS(n,1:L)))./std(ImSS(n,1:L)); %SS(n,1:L)=(ReSS(n,1:L)+j*ImSS(n,1:L))./... % sqrt(ReSS(n,1:L).^2+ImSS(n,1:L).^2); A(1:M,n)=exp(-j*[0:M-1].'*beta*d*sin(thetas(n))); end %================================Monte-Carlo=============================== SNR=-20:1:20; monte=200; %Monte-Carlo模拟的次数 for nsnr=1:length(SNR); SNR(nsnr) Ns_AIC=0; Ns_MDL=0; Ns_HQ=0; for mk=1:monte Renoise=randn(M,L); Imnoise=randn(M,L); %=========产生零均值,方差为1的高斯白噪声========== for n=1:M Renoise(n,:)=(Renoise(n,:)-mean(Renoise(n,:)))./std(Renoise(n,:)); Imnoise(n,:)=(Imnoise(n,:)-mean(Imnoise(n,:)))./std(Imnoise(n,:)); noise(n,:)=(Renoise(n,:)+j*Imnoise(n,:))./... sqrt(Renoise(n,:).^2+Imnoise(n,:).^2); end %================================================ Ps=10.^(SNR(nsnr)./10); %信噪比 S=Ps.*SS; %信号功率 Y=A*S+noise; %接收到的信号 R=Y*Y'/L; %计算协方差矩阵 D=sort(eig(R),'descend'); [AIC,I1]=min(func_AIC(M,L,D)); %估计到的信号源个数 [MDL,I2]=min(func_MDL(M,L,D)); [HQ,I3]=min(func_HQ(M,L,D)); Ns_AIC(mk)=I1; Ns_MDL(mk)=I2; Ns_HQ(mk)=I3; end Prob_AIC(nsnr)=length(find(Ns_AIC==Ns))/monte; Prob_MDL(nsnr)=length(find(Ns_MDL==Ns))/monte; Prob_HQ(nsnr)=length(find(Ns_HQ==Ns))/monte; end plot(SNR,Prob_AIC,'*-') hold on plot(SNR,Prob_MDL,'s-') hold on plot(SNR,Prob_HQ,'o-') hold on xlabel('SNR(dB)') ylabel('Probability of Detection') legend('Prob_AIC','Prob_MDL','Prob_HQ','Location','northwest')