通用鲁棒的放松估计方法原理和应用

非线性最小二乘（NLS）参数估计方法具有优越的估计性能，在很多领域中具有广泛的应用。但NLS方法往往涉及高维优化，面临运算量大，难以收敛到全局最优解的问题。当待分析数据可以表述为多个信号的叠加形式时，循环优化（cyclicoptimization）是一种有效的估计方法。我们提出了一种基于信号分离参数估计的方法，它是一种特殊结构的循环优化方法，把多个信号参数估计问题转化为一系列单信号参数估计问题，具有运算简单有效，收敛性好的特点。该方法英文名称为RELAX，我们称之为“放松参数估计方法”。本书先给出了放松参数估计的基本原理，然后系统介绍了它在信号谱分析、时延估计、波达方向估计、雷达成像等方面的应用。它是作者20多篇在IEEE和IET/IEE会刊上发表论文的总结。