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HOSVD-Based Subspace Algorithm for multidimensional frequency estimation Without Pairing Parameters

Chinese Journal of Electronics 2014年第4期23卷 729-734页

作者： WU Yuntao HUANG Longting CAO Hui ZHANG Yanbin Key Laboratory of Intelligent Robot in Hubei Province Wuhan Institute of Technology Department of Electronic Engineering City University of Hong Kong School of Information and Communication Engineering Beijing University of Posts and Telecommunications

In this paper, a new method for multidimensional frequency estimation of multiple sinusoids that combines the HOSVD(Higher-order singular value decomposition) subspace and projection separation approaches is presented. frequency parameters in the first dimension are obtained by using the signal subspace of the first dimension which is extracted by the HOSVD decomposition. Subsequently, a set of projection separation matrices is constructed to project the measure tensor and separate the components of the received tensor into single *** then, the signal subspace of each dimension of separated measure tensor are estimated by the HOSVD decomposition and the desired multidimensional frequency pairing are automatically obtained. Simulation results are included to demonstrate the advantage of the proposed method over two existing methods in terms of performance as well computational load.

关键词： multidimensional frequency estimation Higher-order singular value decomposition Subspacebased method Projection separation appro

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