Nichtstationäre Signale kommen in vielen Praktischen Anwendungen vor, so z.B. im Radar, im Sonar und in der Mobilkommunikation. Eine wichtige Aufgabe in diesen Anwendungen is die Schätzung der Einfallsrichtung (direction-of-arrival, DOA) der Signale, was zu der Lokalisierung dieser über verrauschte übertragungskanäle gesendeten Signale notwendig ist. Die existierenden Methoden für nichtstationäre Signale basieren auf der Annahme einer Gaußschen Rauschverteilung. In der Praxis ist das Rauschen allerdings häufig impulsiv, was zu einem signifikanten Abfall der Leistungsfähigkeit der traditionellen Methoden führt. Deshalb wird in dieser Arbeit das Problem der Einfallsrichtungsschätzung von nichtstationären Signalen in Gegenwart von impulsivem Rauschen behandelt.

Der entwickelte Algorithmus zur robusten Einfallsrichtungsschätzung basiert auf einer robusten Instantanfrequenzschätzung (instantaneous frequency, IFreq) der individuellen Quellen im Empfangssignal. Dann wird die Raum-Zeit-Frequenz-Verteilungsmatrix (STFD) geschätzt als Mittelwert jedes IFreq Segments, um die DOA Schätzung für ein Signal zu erhalten. Die IFreq Schätzung in dieser Arbeit basiert auf morphologischer Signalverarbeitung des räumlich gemittelten robust berechneten Auto-Raum-Zeit-Frequenz (TFD) Bildes. Diese Arbeit liefert auch robuste Methoden STFD Matritzen zu berechnen, die viel benutzt werden in der Sensorgruppensignalverarbeitung zur blinden Quellentrennung (BSS) und DOA Schätzung.

Die vorgeschlagenen Methoden zur robusten Schätzung von STFD Matrizen können in drei Klassen eingeteilt werden: Vorverarbeitungs basierte, Robuste Positionsschätzung basierte und robuste nichtiterative Techniken. Die Vorverarbeitung basierten STFDs haben einen geringen Berechnungsaufwand, sind adaptiv, einfach zu implementieren und hocheffektiv in stark impulsiven Rauschumgebungen. Die Methoden der zweiten Klasse benutzen Methoden der robusten Schätzung aus der statistischen Literatur. Diese Arbeit liefert STFD Schätzmethoden basierend auf dem M-Schätzer, dem hochrobusten S-Schätzer und dem MM-Schätzer. Die robuste Positionsschätzungsmethoden liefern eine verbesserte Impulsunterdrückungsfähigkeit im Vergleich zu den Vorverarbeitungsbasierten Methoden. Sie benötigen jedoch im Vergleich einen höheren Berechnungsaufwand. Eine Kompromiss zwischen Robustheit und Berechnungsaufwand stellen die nichtiterativen Methoden dar. Für alle Methoden wurden Simulationen durchgeführt um ihre Leistungsfähigkeit zu evaluieren. Die vorgeschlagenen Methoden wurden verglichen durch den erreichten gewurzelten quadatischen mittleren Fehler (RMSE) für DOA Schätzung unter variierenden Signal zu Rausch Leistungen (SNR) und variierenden Anteilen an impulsivem Rauschen. Die vorgeschlagenen robusten Methoden erreichen einen niedrigeren RMSE für DOA Schätzung im Vergleich zu den traditionellen nichtrobusten Methoden.

Die Dissertation liefert auch eine Analysemethode für STFD Matritzen. Die Analyse ist begründet auf der sogenannten influence function. Diese ist ein Mass für qualitative Robustheit eines Schätzers. Die influence function beschreibt die zusätzliche Bias aufgrund einer infinitesimalen Kontaminierung an einem beliebigen Punkt. Für die vor kurzem vorgeschlagenen robusten Methoden wurden analytische Ausdrücke für die influence function hergeleitet. Ausserdem wurde zur Analyse des Falles der endlichen Anzahl an Samples die empirische influence function ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass die traditionellen nichtrobusten STFD Schätzer eine unbegrenzte Bias haben, was ihre nichtrobustheit analytisch bestätigt. Die robusten Methoden auf der anderen Seite haben eine begrenzte influence function was wiederum ihre Robustheit bestätigt.