基于奇异值分解的MVDR 方法进行信号频率估计的仿真实验

资 源 简 介

基于奇异值分解的MVDR 方法进行信号频率估计的仿真实验

详 情 说 明

MVDR（最小方差无失真响应）方法结合奇异值分解是一种经典的信号频率估计技术，特别适用于多信号源的场景。本次仿真实验针对三个不同信噪比的复正弦信号进行分析。

实验配置采用1000个样本点，通过4阶FIR滤波器进行处理。三个信号中两个具有30dB的高信噪比，另一个为27dB。MVDR方法的核心在于利用接收数据的协方差矩阵，通过奇异值分解来区分信号子空间和噪声子空间。

功率谱密度估计的流程首先构建样本协方差矩阵，然后进行奇异值分解确定信号子空间维度。与传统MUSIC算法不同，MVDR通过约束优化问题得到空间谱，在保持期望信号无失真的同时最小化噪声功率。

这种方法相比常规谱估计技术具有更好的分辨率，尤其适合相近频率信号的分辨。FIR滤波器的低阶设计有助于降低计算复杂度，而奇异值分解则保证了数值稳定性。仿真结果将展示三个信号频率在功率谱上的明显峰值，验证该方法在混合信号环境中的有效性。