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基于稀疏迭代协方差估计的缺失数据谱分析及时域重建方法

马俊涛 高梅国 董健

马俊涛, 高梅国, 董健. 基于稀疏迭代协方差估计的缺失数据谱分析及时域重建方法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(6): 1431-1437. doi: 10.11999/JEIT151008
引用本文: 马俊涛, 高梅国, 董健. 基于稀疏迭代协方差估计的缺失数据谱分析及时域重建方法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(6): 1431-1437. doi: 10.11999/JEIT151008
MA Juntao, GAO Meiguo, DONG Jian. Sparse Iterative Covariance Estimation-based Approach for Spectral Analysis and Reconstruction of Missing Data[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2016, 38(6): 1431-1437. doi: 10.11999/JEIT151008
Citation: MA Juntao, GAO Meiguo, DONG Jian. Sparse Iterative Covariance Estimation-based Approach for Spectral Analysis and Reconstruction of Missing Data[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2016, 38(6): 1431-1437. doi: 10.11999/JEIT151008

基于稀疏迭代协方差估计的缺失数据谱分析及时域重建方法

doi: 10.11999/JEIT151008
基金项目: 

国家自然科学基金(61401024)

Sparse Iterative Covariance Estimation-based Approach for Spectral Analysis and Reconstruction of Missing Data

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China (61401024)

  • 摘要: 应用于缺失数据恢复的迭代自适应方法(IAA)被证实可利用20%的有效数据估计信号参数,并能高精度恢复缺失数据,优于经典GAPES方法,但当缺失数据超过80%时其数据恢复性能迅速下降。该文基于稀疏迭代协方差估计提出一种新的缺失数据谱分析方法(M-SPICE)及针对该方法的缺失数据修正时域重建方法。该方法将加权缺失数据协方差拟合代价函数转换为凸优化问题,构造循环最小化器保证缺失数据参数估计的全局收敛特性,通过对缺失数据估计算子的更新实现了时域重建方法的修正,使其在有效数据功率谱欠估计的情况下获得更高的数据重建精度。仿真实验表明无论是数据块缺失还是任意缺失,该方法均能够利用更少的有效数据进行谱分析,并重建大比例缺失数据。
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    出版历程
    • 收稿日期:  2015-09-09
    • 修回日期:  2016-01-29
    • 刊出日期:  2016-06-19

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