基于极大似然估计的最优航迹融合方法

提出了一种航迹融合方法，在建立航迹融合数学模型的基础上，推导出了基于极大似然估计准则的航迹融合方法。该方法利用两种不同类型的传感器信息进行航迹融合，并且考虑了两传感器间的相关特性，它在极大似然估计准则下被认为是最优的航迹融合方法。最后给出了不同仿真条件下该航迹融合方法的仿真结果，从仿真结果可以看出，融合后的精度优于任何单一传感器的精度，并且融合间隔越小精度改善越明显，说明了该方法具有较高的融合精度，是可行和有效的。     

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。     

最优样本子集与和极大似然估计

将观测样本看成随机变量总体的一个子集，使这个子集发生的概率最大，从而导出了和极大似然估计原理，根据这一原理得到的估值具有最小估值偏差，比最小二乘估值的准确度高；当样本容量趋于无穷大时，估值必然地收敛于它的真值；天然地具有抗差性。     

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.     

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。     

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。     

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。     

截尾线性回归模型参数极大似然估计的EM算法

对区间截尾的线性回归模型,在误差服从正态分布的条件下,给出其基于似然方程的参数极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE)的一般迭代算法,证明了EM算法与该一般迭代算法的一致性,由EM算法的性质保证了迭代的收敛性,证明了Murray Aitkin给出的右截尾数据回归模型参数MLE的EM算法是本文的一个特例以及EM算法收敛点的唯一性.     

基于最大似然的非数据辅助频偏估计算法

基于最大似然准则的非数据辅助(NDA)频偏估计算法,可适用于前馈型结构中,能方便的应用在全数字接收机的载波同步中.利用QPSK信号对其中比较典型的L＆R、Fitz和M＆M算法进行了计算机仿真验证,仿真结果表明:M＆M算法的估计范围大,而Fitz和L＆R算法的估计性能好.并为全数字接收机的载波同步实现提供了设计依据.     

MIS中数据融合的极大似然法

运用误差函数ｅｒｆ（θ）引入了管理信息系统（ＭＩＳ）中多传感器数据融合的融合度概念,通过建立起的置信距离矩阵、关系矩阵及极值原理,给出了数据融合的极大似然方法。     

基于小波变换的模糊航迹关联算法

航迹关联是实现分布式多传感器信息融合的关键技术.针对传统的模糊关联算法正确关联率低的问题,基于小波变换对传统的模糊关联算法进行了改进,提出一种新的航迹关联算法.首先,通过小波分析对目标航迹数据序列进行处理,获取新的航迹特征;然后,采用模糊均值聚类法确立隶属度函数、综合相似度和阈值判决准则,完成对已获取的新航迹特征的分类关联.仿真实验表明：与模糊算法相比,该算法的正确关联率提高约0.30.     

基于最大均值似然判决规则的说话人辨认研究

在基于统计模型的说话人识别中，需要对说话人的数据进行训练，依据某种准则确定模型的参数，用某种判决规则将未知语音参数序列分配给具有最大概率似然度的说话人模型，常用的判决规则是最大似然判决规则。但这种规则不是很灵活，有一定的局限性，该文提出一种最大均值似然判决规则，通过理论分析以及实验结果表明，在说话人辨认中MAL规则比ML规则更加有效。     

极化SAR图像的多纹理最大似然估计

提出了一种新的极化SAR图像相干斑抑制的方法。该方法在多纹理乘性相干斑噪声模型的假设下,采用最大似然估计法来同时估计多个极化通道的纹理参数。该方法保存了极化信息,消除了极化通道间的耦合,取得较好的相干斑抑制效果;并与极化白化滤波法(PWF)作了比较。     

高动态多普勒频率的最大似然估计器

采用泰勒级数展开的形式表示高动态的多普勒频率参数, 推导并实验分析了对各阶频率参数估计的最大似然估计器(MLE); 计算机模拟采用FFT处理方法,给出了算法对所模拟的接收机动态的估计均方根误差和失锁概率.     

Convergence Diagnostics for Gibbs Sampler via Maximum Likelihood Estimation

A diagnostic procedure based on maximum likelihood estimation, to study the convergence of the Markov chain produced by Gibbs sampler, is presented. The unbiasedness, consistent and asymptotic normality are considered for the estimation of the parameters produced by the procedure. An example is provided to illustrate the procedure, and the numerical result is consistent with the theoretical one.     

离散系统参数估计的极大似然法及在飞行数据处理中的应用

本文提出了一种有效的离散系统参数估计的极大似然方法，并书其成功地应用于飞行数据处理中．为了保证飞行状态测量偏差估计的精度，本文提出了飞机运动准确离散化模型，利用积分求和法使系统噪声大大减少；并利用分级估计法大大提高了计算效率．数字仿真和对我国几种类型飞机的飞行数据实际计算表明，这一方法能够准确地估计出飞行状态和仪器误差，对不同的初值和噪声统计特性均能得到一致的结果．     

多个指数分布参数基于截尾样本在序约束下的极大似然估计

对给定k（k〉2）个指数分布总体,抽取一组截尾样本1,2,i i iniX X X,讨论其均值θi,（i=1,2,3 k）在简单半序、简单树半序、伞型半序和简单环半序约束条件下的极大似然估计问题,根据PAVA算法给出了k个指数分布参数基于截尾样本在序约束下极大似然估计的计算方法。