混合威布尔分布参数估计的新算法

提出了估计混合威布尔分布的参数的一种新算法，并通过实例对该算法与常规的图参数估计进行了比较，结果表明本文给出的算法能得到更加精确的参数估计。     

机载SAR原始回波数据多普勒参数估计的比较

首先阐明几种多普勒参数估计方法的原理,然后利用这些方法对机载SAR实测原始回波数据进行多普勒参数估计,最后把估计得到的多普勒参数值代入到RD算法中来处理机载SAR原始回波数据.通过比较雷达图像质量,得到了适用于机载SAR回波数据的多普勒参数估计方法.     

混合Weibull分布参数估计的EM算法

混合Weibull分布在工业、经济、管理等领域中有着广泛的应用背景．但混合Weibull模型相当复杂，其参数估计相当困难，对于这一问题，目前还没有一种行之有效的解决方法．本文推导了求解有限混合Weibull模型参数估计的EM算法，并设计了一种有效选取参数初始值的方法．大量数值试验表明：文中给出的算法及初始化方案能有效地解决有限混合Weibull分布的参数估计问题．     

信号建模(4):多频信号模型的迭代参数估计

利用梯度搜索、牛顿搜索、多新息辨识理论,针对多频正弦信号模型,提出了梯度迭代参数估计方法、滑动数据窗梯度迭代参数估计方法、有限数据牛顿迭代参数估计方法等,最后给出了几个典型参数估计算法的计算步骤。     

信号建模(5):多频信号模型的递阶参数估计

利用梯度搜索、多新息辨识理论、递阶辨识原理,针对多频标准正弦信号的建模问题,提出了动态数据下递阶梯度参数估计算法、递阶随机梯度参数估计算法、移动数据窗递阶多新息随机梯度参数估计算法、递增数据长度下递阶梯度估计算法等,给出了几个典型辨识算法的计算步骤。文中的方法可以推广到其它多频信号模型的参数辨识。     

非线性变参数估计的遗传算法

在将遗传算法应用于非线性系统的变参数估计的基础上,提出了一种基于实数编码方案的自适应遗传变参数估计的一般算法,较好地解决了传统算法难以很好解决的变参数估计问题。通过在实践中应用表明,遗传算法在解决复杂非线性系统变参数估计方面具有较好的应用前景。     

电缆故障定位系统中的参数估计

为实现电缆故障定位系统的参数估计，提出了一种用于模型参数估计的改进贝叶斯算法．改进后的贝叶斯算法克服了原算法要求噪声是均值为零且与输入信号不相关的白噪声的模型限制，它不仅可以估计系统模型参数，而且可以估计噪声参数．仿真结果表明，改进后的贝叶斯算法能使系统模型参数和噪声模型参数迅速收敛，其精度可以达到令人满意的状态．     

一种基于EM算法的快速收敛参数估计方法

将EM算法用于参数估计中,提出了一种在EM算法迭代中使用符号后验概率修正先验概率的快速收敛参数估计方法。通过分析参数估计的CRB与EM算法收敛速率的关系,指出通过降低参数估计的CRB可以提高EM算法的收敛速率。证明了修正之后的算法能加速算法收敛的机理,即降低了缺失数据的熵;同时证明了修正后的算法仍然收敛到修正前的似然函数。最后以载波相位估计为例与传统基于EM算法的相位估计方法进行比较,仿真结果表明,在不影响估计性能的前提下,算法收敛速率明显加快。     

Kalman滤波语音增强算法的参数估计与实现

针对Kalman滤波语音增强算法的参数估计及实现问题,提出基于协作式的新型递归神经网络方法.该方法通过协作式递归神经网络算法进行自回归AR参数估计,并利用有噪自回归信号的最小均方算法进行噪声方差参数估计.仿真实验表明,综合以上2种参数估计方法的Kalman滤波语音增强算法具有高效、实现简单的特点,消噪效果明显.     

非线性参数估计在超短基线安装校准中的应用

比较了各种非线性参数估计循环解法在超短基线安装误差校准中的性能,并提出一种改进算法,使用循环算法进行估计,然后使用非线性模型参数估计的一种非循环(直接)解法进行修正.构建了安装校准问题所需的观测方程;分别实现牛顿法和信赖域法、最速下降法、高斯牛顿法和改进的高斯牛顿法、循环求解观测方程等,分析各解法的性能;并与非线性模型参数估计的非循环算法进行了比较,提出循环算法和非循环算法结合的改进算法,给出算法流程,并利用海试数据处理结果验证方法的有效性.     

一种基于循环前缀的OFDM盲检测及参数估计算法

提出了一种基于循环前缀的OFDM盲检测及参数估计算法。该算法利用接收信号循环前缀的相关性进行OFDM信号的盲检测,并通过搜索联合相关函数的峰值来实现参数估计。该算法能区分OFDM与其它多种体制的信号,应用范围广范。实验结果表明该算法所需数据量小,检测及参数估计精度高,具有一定的可行性和实用性。     

基于人工鱼群算法的参数估计方法

利用人工鱼群算法的基本特性，提出了一种新的参数估计方法，并进行了仿真实验研究．结果表明，具有良好的跟踪性能和实时性。     

基于自适应权重PSO的模型参数估计算法

将自适应权重PSO算法应用到了模型参数估计中,提出了基于改进PSO算法的模型参数估计算法,介绍了该算法用于模型参数估计的步骤和方法,并采用所提算法对线性模型和非线性模型两个实例进行了仿真研究,证明了改进PSO算法应用于模型参数估计的有效性,参数估计的效率和精度均优于传统方法.     

两正态混合分布的一种参数统计方法

本文对两正态混合分布参数估计问题进行了研究。基于判别分析及样本矩的有关结果,对三种情形给出了新的参数估计方法,并对算法进行了计算机模拟。算法简单,计算量小,适用于大样本问题。     

幅频分析器的改进及统计分析

针对文献［１］中提出的ＡＭ－ＦＭ波形参数估计算法作了两点改进．并对改进后的参数估计作统计分析．统计分析结果表明改进算法的参数估计效果优于原算法．     

混合 Weibull 分布参数估计的 EM 算法

混合Weibull分布在工业、经济、管理等领域中有着广泛的应用背景.但混合Weibull模型相当复杂,其参数估计相当困难,对于这一问题,目前还没有一种行之有效的解决方法.本文推导了求解有限混合Weibull模型参数估计的EM算法,并设计了一种有效选取参数初始值的方法.大量数值试验表明:文中给出的算法及初始化方案能有效地解决有限混合Weibull分布的参数估计问题.     

OTFS系统信道参数迭代估计算法

针对高时延、高多普勒频偏的时频双选信道环境，提出一种基于正交时频空(OTFS)系统的时频域信道参数迭代估计算法。利用时频域信道矩阵可以表示为多普勒频偏矩阵、信道复增益矩阵和时延矩阵三者乘积的性质，迭代更新各径多普勒频偏和时延参数估计结果，提高各参数估计的准确性。根据参数估计结果计算时频域信道矩阵，直接用于时频域均衡器，降低接收端复杂度。仿真结果表明，所提算法能够明显提高信道估计的性能，支持更灵活的参考信号配置，降低传输开销。     

基于改进Prony算法的RFI抑制处理方法研究

研究了以正弦波建模为基础的超宽带合成孔径雷达(ultrawide band syntheticapertureradar,UWB SAR)抑制射频噪声干扰(radiofrequencyinterference,RFI)的方法;详细研究了复噪声中正弦参数估计的统计性能,给出了模型中各参数估计的克拉美 罗限;分析了基于Prony法的准最优算法和迭代最大似然法2种参数估计方法,通过改进传统的Prony算法,改善了RFI信号参数的估计性能。最后,通过仿真实验,验证了所研究抑制算法的有效性。     

连续时间非线性时滞系统的新最优控制算法

为了研究非线性连续时间时滞系统最优控制问题,提出了一种基于线性时滞模型的动态系统优化与参数估计的新的最优控制算法,在模型与实际存在差异的情况下,该算法通过迭代求解线性时滞最优控制问题和参数估计问题,给出了原问题的最优解.与现有算法相比,该算法具有每次迭代的计算简单,易于实现等优点,仿真结果验证了这一结论.     

短序列多项式相位信号的参数估计

恒定幅度的多项式相位信号(PPS)由其相位多项式系数表征。针对短序列PPS参数估计的困难,在介绍基于高阶模糊函数(HAF)和乘积高阶模糊函数(PHAF)参数估计算法的基础上,通过对该算法的估计效果特别是短序列情况的分析,提出短序列PPS参数估计的一般方法和对该算法的改进。Monte-Carlo仿真表明,改进算法改善了PPS参数估计的效果,同时提高了运行效率。