Prony方法是用一组指数项的线性组合来拟和等间距采样数据的方法,可以从中分析出信号的幅值、相位、阻尼因子、频率等信息。

早在1795年，PRONY提出了复指数函数的一个线性组合来描述等间隔采样数据的数学模型，常称为PRONY模型，并给出了线性化的近似求解算法。

在干扰噪声背景下，该模型的严格求解是一个高度非线性的最优化问题。200多年来，人们从各种角度给出了这样或那样的近似求解算法。这些算法都不是严格的、最优的。这是由于PRONY模型在数值上是病态的，非严格的、最优的算法对于噪声的影响十分敏感，这极大地限制了PRONY模型的应用。

PRONY模型作为Fourier级数的一种拓展，在理论和应用上都有十分重大的意义；作为一种线谱估计方法，广泛适用于雷达、水声、地震、语音、光化学、光物理等领域的信号处理。如果能把该模型成功地应用于雷达信号处理，将从根本上提高雷达目标的分辨率。