Multidimensional prewhitening for enhanced signal reconstruction and parameter estimation in colored noise with Kronecker correlation structure
Multidimensional prewhitening for enhanced signal reconstruction and parameter estimation in colored noise with Kronecker correlation structure
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利用克罗内克相关结构增强有色噪声中的信号重建和参数估计的多维预白化
DOI：
10.1016/j.sigpro.2013.04.010
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
F. Römer
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
J. P. C. L. da Costa;K. Liu;H. C. So;S. Schwarz;M. Haardt;F. Römer
本文讨论了在脑电/脑磁图和多输入多输出应用中，存在有色噪声或干扰的Kronecker乘积协方差结构的多维数据的参数估计问题。为了提高针对白色噪声设计的多维子空间估计技术的精度，利用噪声协方差矩阵的Kronecker结构设计了预白化算法。我们首先有助于发展的多维预白化（MD-PWT）计划，假设只有噪声测量。通过使用从仅噪声测量估计的相应的相关因子沿沿着各个维度顺序地应用预白化，MD-PWT显著地提高了具有少量仅噪声快照的基于封闭形式并行因子分解的参数估计器（CFP-PE）的性能。当噪声测量不可用时，通过迭代应用MD-PWT和CFP-PE，提出了一种噪声和信号参数的迭代联合估计和预白化算法。自适应收敛阈值被设计为停止条件，从而自动确定最佳迭代次数。仿真结果表明，迭代方案执行几乎相同的MD-PWT与噪声统计，在所有的情况下，除了一个特殊的中间信号-噪声比和高噪声相关水平。
Parameter estimation of multidimensional data in the presence of colored noise or interference with a Kronecker product covariance structure, which appears in electroencephalogram/magnetoencephalogram and multiple-input multiple-output applications, is addressed. In order to improve the accuracy of the multidimensional subspace-based estimation techniques designed for white noise, prewhitening algorithms are devised by exploiting the Kronecker structure of the noise covariance matrix. We first contribute to the development of the multidimensional prewhitening (MD-PWT) scheme which assumes that noise-only measurements are available. By applying prewhitening sequentially along various dimensions using the corresponding correlation factors estimated from the noise-only measurements, the MD-PWT significantly improves the performance of the closed-form parallel factor decomposition based parameter estimator (CFP-PE) with a small number of noise-only snapshots. When noise-only measurements are unavailable, an iterative joint estimation of noise and signal parameters and prewhitening algorithm is proposed by iteratively applying the MD-PWT and CFP-PE. Adaptive convergence thresholds are designed as the stopping conditions such that the optimal number of iterations is automatically determined. Simulation results show that the iterative scheme performs nearly the same as the MD-PWT with noise statistics, in all scenarios except for a special one of intermediate signal-to-noise ratios and high noise correlation levels.
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