和极大似然估计──一种新的估计准则

经典的极大似然估计和抗差的广义极大似然估计都是将随机样本看成独立积事件，在积概率最大的准则下，求参数估值，前者不能抗拒粗差，后者能抗拒粗差。和极大似然估计是将随机样本看成独立和事件，在和概率最大的前提下，求参数估值，从理论分析和计算结果来看，和极大似然估计优于积极大似然估计。     

极大似然估计方法介绍

主要介绍了极大似然估计方法的来源、极大似然原理、极大似然问题求解方法以及什么情况下极大似然估计不能求解等。     

极大似然估计和拟极大似然估计模拟之比较

通过对单个协变量的带有测量误差的一维结构回归模型中总体平均处理效应的极大似然估计和拟极大似然估计的随机模拟结果进行比较,发现这两个公式都不受测量误差的影响,并且可以互换使用.当其它误差较小时用两个公式计算结果虽然相差不大,但相比较而言用拟极大似然估计较好,反之,当其它误差较大时用极大似然估计较好.     

极值分布在无失效数据下的修正极大似然估计

给出了修正似然函数重要参数的Bayes估计 ,并给出在无失效数据下极值分布参数的修正极大似然估计。     

渐近极大似然估计(AMLE)与极大似然估计(MLE)的强一致性

AMLE和MLE的强一致性具有广泛的应用,随着对非参数估计的研究,需要对AMLE和MLE的强一致性进行分析。本文的目的是研究AMLE与MLE的强一致性的一般条件,并说明二者间的密切联系。     

舰炮可靠性的极大似然估计

通过舰炮的功能分析,将舰炮视为由二项型单元和指数单元构成的串联系统,在系统可靠性模型基础上,建立了系统可靠性修正极大似然估计方程,由此推导出利用单元可靠性信息计算系统可靠性的近似限通用公式。     

极值分布在无失效数据下的修正极大似然估计

给出了修正似然函数重要参数的Ｂayes估计,并给出在无失效数据下极值分布参数的修正极大似然估计。     

多元退化正态分布参数的极大似然估计

设m维随机向量y服从多元退化正态分布,即y～Nm（μ,V）,其中V≥0且|V|＝0.本文利用矩阵的广义道作为表示工具来讨论参数μ,V的极大似然估计,得到了与非退化情形下表达形式—致的似然估计的一般表达式.     

极大似然估计与最优化数值方法

本文研究了可靠性分析中基于不完全样本数据寿命分布参数的极大似然会计（MLE）的最优化数值解法，并且对威布尔（Weiull)分布和对数正态分布分别给出了具体的随机模拟计算结果。     

双参数指数分布无失效数据的新的修正极大似然估计

对双参数指数分布的无失效数据（ti,ni)给出了参数μ和σ的新的修正极大似然估计,从而可以得到无失效数据可靠度的估计。最后,结合实际问题进行了计算。     

高斯随机变量经验相关系数的中偏差原理

主要研究两个高斯随机变量X和Y经验相关系数的中偏差原理。我们主要分EX、EY，均已知和均未知两种情况分别进行讨论，利用多元统计分析中的结论得出文中考虑的变量Sn^＊和Sn^＊即为相关系数的极大似然估计，再利用文献[3]的结果、方法和多元统计分析其中的原理，分别证明了X和Y的经验相关系数的中偏差原理，并给出了精确的速率函数。     

提高非线性最大似然方向估计的一种预处理

分析了均匀直线阵时的非线性最大似然方向估计方法,利用理想情况下协方差阵的Ｔｏｅｐｌｉｔｚ性,提出了一种Ｔｏｅｐｌｉｔｚ化最大似然估计算法．结果表明,新算法明显优于传统的最大似然方法．     

两个正态总体均值在均值和标准差比等值条件下的似然比检验

考虑两个正态总体的均值在均值和标准差比等值条件下的似然比检验问题。其中均值和方差是未知参数。给出了正态总体均值和标准差的最大似然估计 (ML E) ,似然比检验统计量及其渐近分布等结果     

窄带MIMO信道最大似然估计的误差

采用最大似然估计（MLE）准则求解窄带多入多出（MIMO）信道矩阵,并对码同步和最大似然估计进行了严格的推导.基于Matlab/Simulink信道测量仿真系统搭建了MIMO仿真平台,并给出了软件仿真系统的信道测量结果.误差分析结果表明,由硬件采样率决定的码同步误差制约信道估计的精度;为保证相位估计的精度,中频提取的频率误差必须限制在一定的范围内;当信干噪比性能较好时,码同步误差超越信干噪比成为制约信道估计性能的主因     

基于最大似然估计的时间同步优化算法

为了提高时间同步的精度,利用消息传递过程中的时延呈高斯分布的特性,在 STSP算法的基础上提出一种基于最大似然估计的时间同步算法 MLE-STSP,对时钟偏移量进行估计并修正.仿真实验表明,MLE-STSP算法有效减小了不确定时延的影响,具有更高的同步精度和稳定性.     

最大似然估计在辐射噪声源近场定位中的应用

为有效解决水下噪声源近场定位问题,本文针对常规聚焦波束形成及MVDR聚焦波束形成定位方法的空间分辨率不高及无法处理相干声源的缺点,介绍了基于最大似然估计的辐射噪声源近场定位方法,并利用遗传算法寻求最大似然估计的全局最优解,从而实现水下噪声源近场高分辨定位.通过计算机仿真及湖试数据处理验证了该方法可以实现辐射噪声源近场高分辨定位,且仅利用小孔径基阵就可以清晰分辨间距大约1 m的两相干声源,具有很高的工程应用价值.     

基于分数间隔均衡器和ML算法的新型DWPM调制系统

在多径衰落信道下,提出了一种基于ML的新型离散小波包调制系统．利用基于LMS算法的分数间隔均衡抑制由多径衰落信道引起的码间干扰并且利用最大似然算法对解调后的码元进行检测．在多径衰落信道和白高斯噪声情况下,分析了基于小波包的新型多载波调制系统的传输性能．仿真结果表明,所提出的基于小波包的新型多载波调制系统的性能要优于传统的正交频分复用多载波调制系统．     

非负整值随机序列滑动平均的若干强偏差定理

利用似然比的概念,结合分析方法,在适当的条件下,给出了任意整值随机序列滑动平均的上界和下界。     

截尾样本核分布估计的强相合性研究

对于随机右截尾模型下的寿命分布函数,本文基于ＰＬ估计给出了一种光滑的核分布估计,并讨论了该估计的一致强相合性及收敛速度等大样本性质。