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K分布的参数估计研究对于雷达杂波特性预测和估计具有重要意义。基于矩估计的K分布参数估计方法通过联立不同阶原点矩进行参数求解,这些不同阶数下的联合,在数据长度受限情况下会产生误差。因此,通过计算原点矩偏导和原点矩之间的关系,推导出了一种新的K分布杂波参数估计方法。该方法在同阶原点矩的条件下进行参数估计,避免了不同阶原点矩之间的估计误差,具有更好的估计性能。通过仿真和实测杂波数据,分析比较了该方法与其他矩估计法的参数估计有效率和估计精度,该方法具有100%的估计有效率且估计精度更高。高阶矩对数据敏感,在矩估计法中应尽量选取低阶矩,通过合理选取阶数k可以得到较为理想的估计结果和精度。 相似文献
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当雷达工作在高海情环境时,相比于K分布模型,Pareto 分布是一种优势更大的统计杂波模型。基于Pareto杂波模型的参数估计研究,一直存在着参数估计表达式不闭合以及参数估计范围受限的问题,该文利用了正数阶矩估计的方法,不仅得到了闭合的估计表达式,而且扩大了参数估计的范围。同时,提出了负数阶矩估计,使参数估计的范围覆盖到参数的整个取值区间。实验表明,负数阶矩估计法运算速度快,估计范围不受限。与传统的估计法相比,参数取值越小,负数阶矩估计的估计性能越好,并且估计精度呈指数趋势提高。 相似文献
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K分布模型在极化合成孔径雷达(PolSAR)图像建模领域中获得广泛应用。其模型参数估计的精度将直接影响到模型拟合的准确性。目前普遍采用的K分布参数估计方法是基于协方差矩阵Mellin变换的对数累积量的估计方法。但是该方法没有解析的表达式,数值计算运算时间较长,另外在形状参数1时估计偏差较大。为此该文提出一种基于|z|rlg|z|混合矩的参数估计新方法,该方法对不同形状参数值下的参数估计具有较好的适应性,并且在值较小时估计性能优于对数累积量方法。同时在r=1/d时该方法有解析的表达式,其运算时间优于对数累积量方法。最后用仿真数据和实测数据对新方法和已有参数估计方法的结果进行了比较,验证了基于混合矩估计方法的准确性与有效性。该方法为PolSAR图像统计模型参数的快速有效估计提供了新手段。 相似文献
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K分布杂波参数估计在海洋雷达自适应目标检测中起着关键作用。传统的矩估计器通过联立两个矩求解参数,其估计性能受限于有限矩的信息。因此,本文提出一种基于多维矩特征联合的参数估计方法,旨在拓展矩信息的维度。首先,从观测数据中,提取多个精心设计的线性矩和对数矩,构建一个特征向量。其次,将传统基于统计分布的参数估计问题转换为非线性优化问题。然后,通过引入梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)算法,建立特征向量和形状参数之间的函数关系,实现形状参数的估计。此外,推导证明特征向量与尺度参数的独立性以及二阶矩只依赖于尺度参数,从而解决两个参数估计的相关性问题。最后,仿真和实测数据结果表明,所提估计器能利用多个矩的丰富信息,进一步提高参数估计性能。特别是在小形状参数时,其估计性能显著优于现有矩估计法和zrlog(z)期望法。 相似文献
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对雷达杂波密度进行非参数估计时用变换方法可提高估计精度。本文讨论了一维和多维杂波密度的变换估计,并给出估计实例。 相似文献
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广义复合杂波分布(Generalized Compound Probability Density Function,GC-PDF)模型是一种适用范围广泛的杂波分布模型,参数估计是研究该杂波模型的关键技术.本文首先建立了广义复合杂波模型,推导了其统计特性.在此基础上,研究了最小二乘参数估计方法.进而,以参数解耦和充分利用杂波序列信息为突破点,提出了一种新的杂波模型参数估计算法.该算法将一个四维非线性最优化问题转化为一个一维线性最优化问题,从而降低了计算量和所需样本数,提高了估计性能.最后,进行了仿真实验,验证了本文的结论.该算法对于高分辨雷达杂波分类和识别以及基于杂波背景的目标检测具有重要意义. 相似文献
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In this paper we propose maximum-likelihood (ML) estimation of errors in variables models with finite-state Markovian disturbances. Such models have applications in econometrics, speech processing, communication systems, and neurobiological signal processing. We derive the maximum likelihood (ML) model estimates using the expectation maximization (EM) algorithm. Then two recursive or “on-line” estimation schemes are derived for estimating such models. The first on-line algorithm is based on the EM algorithm and uses stochastic approximations to maximize the Kullback-Leibler (KL) information measure. The second on-line algorithm we propose is a gradient-based scheme and uses stochastic approximations to maximize the log likelihood 相似文献
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针对传统的基于稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题,提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题,采用了离格贝叶斯推导(Sparse Bayesian Inference,SBI)算法进行求解,利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明,相对于传统的DOA方法,该方法具有更好的估计精度。 相似文献
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提出了一种基于期望最大(Expectation Maximization,EM)算法对自适应二维自回归建模与软判决估计联合插值(SAI)算法进行改进的算法,它将插入像素的估计值反馈回分段二维自回归模型(PAR)参数的估计过程中,修正估计出的模型参数。实验结果显示:该算法能产生良好的视觉效果及较高的峰值信噪比(PSNR)。 相似文献
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Guenach M. Simoens F. Wymeersch H. Moeneclaey M. 《Selected Areas in Communications, IEEE Journal on》2006,24(1):181-189
This paper deals with joint data detection, synchronization and channel parameter estimation for direct-sequence code-division multiple-access systems over frequency-selective channels. In low-signal-to-noise ratio environments, conventional data-aided (DA) estimation algorithms may require an unacceptably large number of pilot symbols in order to obtain sufficiently accurate estimates of the channel and synchronization parameters. Especially, frequency offset estimation results in a significant loss in spectral efficiency. In this contribution, we consider several code-aided estimation schemes which can be incorporated in an iterative turbo detection scheme. We consider the expectation maximization algorithm, as well as the space alternating generalized expectation maximization algorithm as tools to develop code-aided estimation algorithms for a variety of scenarios. We pay special attention to the issue of computational complexity, and propose some complexity-reducing approximations. We show through computer simulations that the proposed code-aided estimation techniques considerably outperform their conventional DA counterparts. 相似文献
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The theory of adaptive sequence detection incorporating estimation of channel and related parameters is studied in the context of maximum-likelihood (ML) principles in a general framework based on the expectation and maximization (EM) algorithm. A generalized ML sequence detection and estimation (GMLSDE) criterion is derived based on the EM approach, and it is shown how the per-survivor processing and per-branch processing methods emerge naturally from GMLSDE. GMLSDE is developed into a real time detection/estimation algorithm using the online EM algorithm with coupling between estimation and detection. By utilizing Titterington's (1984) stochastic approximation approach, different adaptive ML sequence detection and estimation (MLSDE) algorithms are formulated in a unified manner for different channel models and for different amounts of channel knowledge available at the receiver. Computer simulation results are presented for differentially encoded quadrature phase-shift keying in frequency flat and selective fading channels, and comparisons are made among the performances of the various adaptive MLSDE algorithms derived earlier 相似文献