【摘 要】
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提出了一种基于矩阵重构和多重假设检验相结合的方法。采用特殊定义的变换一对消矩阵，抵消了非平稳噪声的影响；采用多次重构的显著性函数结果与显著性水平比较来判断信源数，避免
【机 构】
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中国科学技术大学信号统计处理研究室
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提出了一种基于矩阵重构和多重假设检验相结合的方法。采用特殊定义的变换一对消矩阵，抵消了非平稳噪声的影响；采用多次重构的显著性函数结果与显著性水平比较来判断信源数，避免了假设检验对先验知识的要求。将单序列假设检验扩展为多个序列联合检验后，即使在低信噪比和低快拍数时也可以获得较好的估计性能；同时显著性水平的确定与阵列数据无关，基本不需要先验信息，约束条件较少。仿真结果验证了该方法的有效性。
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