白高斯噪声下取样PPM信号的最大似然检测

在强背景光干扰的情况下 ,光 PPM信道可以看成 AWGN信道 ,从理论上推导了在这种信道中任意脉冲形状的每时隙多次抽样数字 PPM信号最大似然接收机的似然函数 ,画出了接收机的结构框图 ,并分析了这种接收机的误码率 ,最后为了验证这种接收机的可靠性并讨论各种参数对接收机性能的影响 ,对接收机的解调正确率进行了计算机仿真。     

快衰落信道下MLSD接收机的简化

针对快速Rayleigh衰落信道下，逐幸存路径最大似然序列检测（MLSD）接收机中过于复杂的计算量问题和实时信道跟踪难题，综合采用了简化的Kalman信道跟踪算法和减状态的逐幸存路径(RSSE-PSP) Viterbi算法，实现了更简化的最大似然序列检测接收机。仿真结果表明，这种简化了的Kalman-RSSE-PSP最大似然序列检测接收机，具有相对较低的计算复杂度，误码率性能也优于同衰落率条件下采用递归最小二乘（RLS）-RSSE-PSP算法的最大似然序列检测接收机。     

光PPM取样信号的最大似然解调

研究了光脉冲位置调制全数字接收机的取样信号的最大似然解调及其性能.对接收到的任意脉冲波形给出了解调算法和差错概率上界。以此为基础,对容易实现的最大累加计数判决算法,讨论了各种参数对其解调性能的影响,其结果对设计和实现全数字PPM接收机是有益的。     

多径异步DS／CDMA的串行最大似然检测

给出了多径异步多用户ＤＳ／ＣＤＭＡ系统的一种数学模型,得出了恒参信道下最大似然检测（ＭＬＳＥ）算法的一种新的表示形式,具体分析了以Ｒａｋｅ接收机作为信道匹配滤波器时,最大似然检测器的算法设计问题,分析指出,在多径环境下ＭＬＳＥ算法的复杂度和计算量与多径时延的分布有关,如何用户时延扩散在一个信息码元之间,算法复杂度和恒参信道下相同。该算法可以用状态数可变的Ｖｉｔｅｒｂｉ算法来实现。     

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。     

高效网格编码调制TC—MQAM的构造

将网格编码和多值正交幅度调制（MQAM）相结合，利用于集旋转来分割十字型32QAM，构造了两种最优8状态4／5TC－32QAM高效网格编码。同时还给出了在加性白高斯噪声信道下以平方欧氏距离为度量准则的最大似然译码。最后对几种不同调制方式下接收机的误码率进行了数值模拟。     

一种基于无约束最优化的多用户检测算法

在码分多址（CDMA）系统中提出了一种基于无约束最优化的近最大似然多用户检测算法。最大似然检测算法可以看成是一个具有约束条件的组合优化问题,所提出的算法通过放松这个组合优化问题的约束条件,将最大似然检测算法转化成为一个无约束最优化问题,并利用无约束最优化问题的解来近似得到最大似然解。数值结果显示：无论在加性高斯白噪声信道（AWGN）下,还是在随机时变多径信道下,该算法都与最大似然检测的性能都十分接近,同时其复杂度在用户数比较大时仅与线性检测算法相当。     

余重对数二元模型的似然及惩罚似然估计

对３种抽样方式讨论了余重对数二元回归概率模型的极大似然估计和极大惩罚似然估计。并对数据及模型作了进一步的推广。     

基于EM算法的联合调制识别与参数估计

针对低信噪比情况下单节点接收调制识别率低的问题,提出了一种基于多节点接收与混合最大似然的调制识别算法。多节点同步接收后将基带信号发送到融合中心,使用混合最大似然实现全局分类判决,通过空间分集提高低信噪比下调制识别的性能。为了解决联合似然函数中多维未知参数难以直接求解的问题,将未知发送符号序列表示成隐藏变量后采用EM算法实现未知参数的最大似然估计。给出的算法在平坦衰落信道下实现了BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的调制识别与参数估计。与基于矩的算法相比,基于EM迭代的最大似然估计提高了未知参数的估计精度。仿真实验结果表明,当采用四节点同步接收,在信噪比大于-2dB时,平均正确识别率能够达到95%以上。     

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。     

威布尔分布在寿命分析中的应用

结合极大似然方法，探讨了具有广泛适应性的威布尔分布在工程设备寿命分析中的应用；针对威布尔分布产品子样有失效的情形，构建了的似然函数；根据极大似然准则，推导了工程设备特征寿命和形状参数的极大似然点估计迭代计算公式；在子样无失效情形下，给出了(1-α）置信水平下可靠度R(t)和可靠寿命t(R)的最优单侧置信下限计算公式；最后，给出了工程算例。     

最大似然估计在GPS定位中的应用研究

讨论了基于ｎ个伪距测量值的最大似然定位原理和定位误差分析，并给出了根据可见卫星个数，自适应调整定位而数目的最大似然估计定位的算法。精度分析中，将标准的利用四颗卫星信号定位，利用五颗卫星信号的最大似然定位同利用所有可见卫星信号的自适应最大似然定位进行了比较，分析表明，与标准的四颗卫星定位相比，ＧＰＳ自适应最大似然定位可改善定位精度１２ｍ。     

非理想信道估计垂直分层空时码差错性能分析

推导出了高斯信道估计下,垂直分层空时码系统最大似然接收机成对差错概率的精确及高信噪比近似计算公式;并以高信噪比近似计算公式为基础,研究了信道估计误差对垂直分层空时码最大似然接收机分集增益及信噪比的影响。理论分析表明:当信道估计的方差等于信噪比倒数时,信道估计误差不改变垂直分层空时码最大似然接收机所获得的分集增益,而信道估计误差造成信噪比损失为3 dB。计算机蒙特卡洛仿真试验验证了理论分析的正确性。     

OFDM系统中基于导符号和判决数据的频偏估计

正交频分复用系统中为进行信道估计通常在OFDM符号中插入导符号,对利用这些导符号进行频偏估计的方法做了进一步研究. 在时域和频域都重新推导了估计结果,经过合理近似,得到时域最大似然估计的近似解;在频域推导了另一种形式的似然函数,得出最大似然估计的解析表达式. 新算法降低了计算量,提高了频偏估计精确度. 同时,对利用导符号并结合判决数据进行频偏估计的算法也做了研究,判决数据的使用可以使估计结果更加精确.     

对威布尔分布之参数γ的似然方程的讨论

本文从理论上探讨了关于γ的似然方程解的存在性及γ的极大似然估计,给出了若干结果,并说明当m也是待估计参数时,不宜用解似然方程的方法求γ的极大似然估计.     

多速率DS-CDMA信号信道参数的估计

在CDMA通信系统中，信道参数的估计，特别是信号传输时延的估计是一个重要问题，但是在异步CDMA通信系统中，传输时延和幅度的估计会受到远近效应的影响。文中使用最大似然（ML）估计，实现了多速率DS-CDMA信号的信道参数估计。仿真结果表明，该算法可有效估计多速率DS-CDMA信号的幅度和其相对时延，对远近效应稳健，其性能接近Cramer-Rao界（CRB），远优于传统的滑动相关估计方法。     

利用导弹上调频信号测量脱靶量方法

为测量高速导弹攻击靶船的脱靶量,提出在靶船上接收处理导弹发射调频信号,处理多普勒频率和相位,获得导弹相对于靶船脱靶量的测量方法。调频信号接收,采用最大似然估值技术的接收机,在正交开环的近似最大似然估值器中完成多普勒频率、相位估值。通过仿真分析表明：脱靶量测量精度小于1m,满足使用要求。同时脱靶量测量点固定,接收信噪比高,易于信号处理,使接收机结构简单,方便应用。     

采用循环前缀的OFDM信道盲估计算法

在无线OFDM通信系统中,信道参数估计一直备受关注。该文基于最大似然估计原理,提出了一种改进的盲信道估计算法,利用并根据循环前缀的周期平稳性来进行信道盲估计。该算法是在接收端DFT之前进行信道估计和均衡。研究和仿真表明,该算法不仅显著地减少了运算的复杂度,而且使系统性能也得到了一定程度的改善。     

基于MLSE算法的GMSK均衡解调

为了克服高斯滤波最小频移键控(Gaussian Filtered Minimum Shift Keying,GMSK)调制信号经过移动通信传输后存在的码间干扰,利用信道中已知训练序列的伪随机性,进行信道同步和信道估计,经过匹配滤波和改进的Viterbi算法,使解调序列差错概率达到最小。以同步信道突发为例,研究基于最大似然序列估计(MaximumLikelihood Sequence Estimator,MLSE)均衡算法下的GMSK解调,并在JAKES信道下进行仿真,结果显示,这种MLSE均衡算法能很好的进行GMSK解调。     

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.