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On Refining Polynomial Phase Signal Parameter Estimates

机译：细化多项式相位信号参数估计

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Newton algorithms are commonly used in the final "refinement" stage of parameter estimation for sinusoids and higher order phase polynomial signals. Such parameter estimation scenarios arise commonly in radar applications where the radial target velocity (which is possibly time-varying) must be estimated. The author and coworkers have previously proposed an elegant and efficient alternative to a Newton gradient search type algorithm based on filtering and phase unwrapping. A statistical and computational analysis of this filtering/phase unwrapping method is presented here. The analysis shows the algorithm to be computationally efficient and much less sensitive to the accuracy of the initial guesses for the parameters than a Newton algorithm. A first-order statistical analysis of the filtering/phase unwrapping algorithm is performed, and guidelines are derived for the required accuracy of the initial estimates. Simulations are presented to confirm the analysis.
机译：牛顿算法通常用于正弦波和高阶相位多项式信号的参数估计的最终“细化”阶​​段。这种参数估计方案通常出现在雷达应用中，其中必须估计径向目标速度（可能随时间变化）。作者和同事先前已经提出了一种基于滤波和相位展开的牛顿梯度搜索类型算法的优雅而有效的替代方法。本文介绍了此滤波/相位展开方法的统计和计算分析。分析表明，该算法在计算效率方面比牛顿算法有效，并且对参数初始猜测的准确性不那么敏感。进行滤波/相位展开算法的一阶统计分析，并为初始估计的所需精度导出准则。进行仿真以确认分析。

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