1、“.....采用高阶统计量得到的估计方差则能达到。不同于高阶统计量及在阵列信号处理中的应用论文原稿不仅能够实现两种噪声条件下阵列信号波达方向分辨，还能获得更高的分辨率。在各种条件均致的背景下，采用基于高阶统计量的方法获得的估计方差更小，所以能够节省更件下估计方法随噪声比变化情况展开分析。在实验中......”。

2、“.....入射角分别为和，噪声为白噪声。在阵列信噪比分别达到和时，可以进行信噪比的变化分析。在实验中，将采用相同的阵列信号，但是噪声由白噪声改为色噪声，参考文献郭滨，白雪梅基于有色信源信道的盲均衡准则通信学报，廖春艳基于阶和高阶统计量估计算法的对比长沙大学学报......”。

3、“.....采用传统方法通常难以实现信号波达方向的准确判断，所以将给信号处理带来影响。但是将高阶统计量与结合在起，采詞高阶统计量阵列信号处理高斯色噪声高阶统计量的概念分析对于概率密度来讲，随机变量拥有两个特征函数，同时拥有阶矩阶累量。在随机过程中中，随机变量则拥有阶矩阵的噪声子空间，可以利用式进行信号波达方向求取......”。

4、“.....通常采用传统方法进行信号波达方向估计。但是在处理非高斯信号时，信号中含有高斯色还要采用基于阶累积量的方法，以达到抑制色噪声的目的。采用该方法，可以借助阶累积量实现阵列扩展，采用的方法与传统协方差方法相似，但是需要利用阶累高阶统计量及在阵列信号处理中的应用论文原稿基于阶累积量的方法，可以借助高阶统计量进行高斯色噪声影响的有效抑制......”。

5、“.....确保阵列信号的处理效果。易受到高斯噪声影响。其次，在独立统计的随机过程之和计算中，总累量为两个随机过程累量之和。采用该种方法进行加性信号处理，可以轻松完成累量计算。结论通过分析可以发现，成由空间方位构成的谱函数构造，然后通过搜索谱峰完成信号波动方向检测高阶统计量及在阵列信号处理中的应用论文原稿......”。

6、“.....过阶累量。所谓的高阶谱，则是将随机过程阶累量维傅里叶变换当成是随机过程的阶谱。在阶谱定义上，之所以采用阶累量，主要是由于其能避免高斯有色噪声印象，采用高阶矩声，采用传统方法难以进行波达方向准确估计。结合这问题，本文对高阶统计量及在阵列信号处理中的应用问题展开了分析，发现采用高阶统计量可以有效解决非高斯信号处理问题......”。

7、“.....对该函数的极小值进行求取，可得到信号波达方向。如式所示，为阶累积量的定义，则为第个信号定义的阶累积量。如果为阶累积通常假设噪声或信号服从高斯分布，所以只需要利用阶统计量就能完成信号处理。但在实际生活中，多数信号为非高斯分布，比如存在色噪声的非理想均匀线性阵列信号......”。

8、“.....即参数化方法和基于空间谱方法。采用参数化方法，需搜索感兴趣参数。比如采用极大似然法，就能进行参数搜索，以至于导致计算量不断增加。采用空间谱分析方法，需方差。比如在信噪比为时，可以得到的估计方差。但是采用基于高阶统计量的方法，却能顺利完成阵列信号波达方向判断高阶统计量及在阵列信号处理中的应用论文原稿传统方法......”。

9、“.....所以即便信号中存在高斯色噪声，采用该方法也能更好的完成信号波达方向判断。在信噪比较低的情况下，采用的计算精力。在白噪声下，在信噪比为时，采用传统方法得到的估计方差为，采用高阶统计量得到的估计方差则能达到。随着信噪比的增大，采用两种方法的估计方差直在减号处理中的应用论文原稿。实验结果通过仿真分析可以发现，采用高阶统计量进行阵列信号处理......”。