La méthode ACM-MUSIC généralisée sans estimation du nombre de composantes sinusoïdales

La famille des estimateurs fréquentiels MUSIC est souvent utilisée dans le cadre de l'analyse spectrale de signaux sinusoïdaux. L'un de ces estimateurs, appelé ACM-MUSIC, repose sur l'estimation directe des vecteurs formant les sous-espaces signal et bruit à partir de la matrice d'autocorrélation. Nous proposons d'employer la méthode de la puissance itérée pour améliorer l'estimation de ces vecteurs. De plus, au lieu d'estimer le nombre de composantes du signal à l'aide de critères tels que les critères AIC et MDL, nous utilisons une pondération judicieuse permettant d'effectuer la séparation des sous-espaces signal et bruit. Les résultats montrent des spectres fréquentiels proches de ceux obtenus par l'estimateur MUSIC auquel on a associé la décomposition en valeurs propres de la matrice d'autocorrélation. Cependant, la complexité numérique de la méthode proposée est moindre, et le choix du nombre de composantes sinusoïdales peut être évité. L'approche proposée s'applique également à l'estimateur ROOT-ACM-MUSIC qui est une extension directe de ACM-MUSIC