采用梅林变换的帕累托分布参数估计方法

传统的海杂波帕累托分布模型参数估计方法存在估计范围受限,计算复杂,受脉冲积累个数限制等问题．针对上述问题,提出一种新的形状参数估计方法．首先对海杂波帕累托分布模型的概率密度函数进行梅林变换;然后分别计算了不同脉冲积累个数时帕累托分布的第二类特征函数,详细推导了帕累托分布的前两阶对数累积量;最后通过蒙特卡罗仿真实验将所提方法与现有方法的性能进行了对比．结果表明,所提出的方法与最大似然估计法相比具有更为简洁的解析表达式,与传统矩估计法相比,可以估计所有定义域内的形状参数,且不受脉冲积累个数限制．大量仿真实验证明,所提方法可将传统方法的相对偏差降低至少90%．     

Micro-motion feature analysis and parameter estimation methods for moving ship

Micro-motion parameter estimation is an important way to improve ability of radar to detect the ship target. Focusing on the difficulty and speed problems existing in the current parameter estimation method of a complex moving ship, based on the analytical result of the echo's time-frequency features, a novel method to estimate the micro-motion period by calculating the backward shift cross-correlation coefficients of the echo's sparse time-frequency matrix is proposed in this paper. Firstly, the backward shift cross-correlation coefficients of the echo's sparse time-frequency matrix are calculated using the FFT (fast Fourier transform) algorithm. The peaks positions of the cross-correlation coefficients matrix are then detected. Finally, the period can be figured out quickly. Compared with the general method, the proposed method can estimate the micro-motion period accurately and quickly. A computer simulation is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

非线性模型参数估值的Excel方法

给出了非线性模型参数估值的Excel方法 ,不用编程 ,特别简便 ,速度快 ,具有较强的实用性 .     

正弦信号参数估计的最小二乘算法

为了提高信号相位匹配原理估计正弦信号参数的精度,提出了一种正弦信号频率、振幅和相位参数的最小二乘估计方法.推导了利用单传感器接收信号的参数估计的最小二乘估计计算公式.给出了已知频带内的未知频率,振幅和相位的信号参数估计的搜索算法;分析了最小二乘法使用的方程数、信噪比和采样频率确定后FFT的序列长度对参数估计精度的影响.理论和仿真结果说明,该方法不仅能降低估计频率带宽以外的噪声,还可降低被估计频率信号带宽内的噪声,提高低信噪比时的信号参数估计精度.该算法简单、快速、具有工程应用前景.     

Pareto分布参数的Bayes估计

文章主要研究了Pareto分布的参数估计。在平方损失函数下给出了Pareto分布参数的Bayes估计,并且证明了这一估计是可容许的。在Q-对称熵损失函数下,讨论了Pareto分布参数的Bayes估计。     

具有鲁棒性的一种时变参数估计算法

时变参数的估计问题,对于动态系统的控制是十分重要的。针对一种基本模型,韩志刚给出了一种时变参数估计算法,该算法在一定条件下具有一些优良性质,但是没有考虑算法的鲁棒性。针对另一种基本模型Goodwin给出了一种带死区的投影算法,由于引入死区而使该算法具有鲁棒性。本文基于Goodwin给出的带死区的投影算法,在韩志刚给出的动态系统时变参数估计算法中引入死区,得到了一组新的算法, 法既能反映动态系统时变参数的时变特性,又具有一定的鲁棒性,并且在一定条件下具有快速跟踪性质。     

泊松过程的随机模拟及参数估计

研究了泊松过程的随机模拟,给出泊松过程的最大后验密度可信区间,借助Matlab软件对此展开探讨并给出了模拟程序。     

非线性系统参数估计的投影算法

研究了非线性系统的时变参数估计问题,给出了基于新的估计准则的非线性系统投影算法－梯度投影算法改进形式,证明了算法的收敛性,并讨论了算法的优缺点,最后给出一个仿真算例,验证了所给算法的有效性。     

演化算法在非线性参数估计中的应用

介绍了演化算法的基本原理,并使用演化算法来进行非线性参数估计．计算结果表明,该算法可以获得较好的结果．     

改进的三次相位函数法LFM雷达信号参数估计

为了研究对线性调频(LFM)雷达信号的参数估计,提出了利用改进的三次相位函数法对LFM雷达信号进行参数估计.三次相位函数法可提取信号的相位函数的各项系数,并且只需通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来进行估计参数,具有较高的精度和良好的低信噪比能力,但是计算量较大.针对三次相位函数法计算量大的问题,提出调频斜率搜索范围设定准则及双尺度调频斜率搜索法,可减少大量计算量,同时保持了低信噪比下的算法精度.仿真测试结果表明,新算法有效地减小了计算量,并且保证了低信噪比下的算法精度,算法性能得到了提高.     

复乘性噪声模型基于累积量的参数估计

文中研究了复乘性噪声模型的参数估计问题，给出了利用乘性观测过程的高阶累积量来估计复信号过程统计性质的一些结果。     

Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型的修正

根据LS估计理论,对Cobb-ouglas生产函数经典参数估计模型存在的问题进行了分析．通过变量变换对该模型中随机误差的方差进行了修正,建立了一个新的参数估计模型．新模型满足Gauss-Markov假定,具有LS估计的优良性质．实例分析表明,新模型的参数估计精确度明显高于经典模型．     

基于循环自相关的PSK信号盲参数估计新方法

推导了PSK信号的循环自相关函数．建立了一个基于循环自相关函数的统计量。提出了一种在没有先验信息的情况下．利用该统计量对PSK信号的载频和码速率两个参数进行盲估计的新方法．该方法可采用傅里叶快速算法来计算循环自相关函数的延迟切片．因此计算复杂度低，实现简单．此方法不需要多维搜索．且适用于低信噪比情况．仿真实验对该盲参数估计方法性能进行了评估，实验结果证明了该方法的有效性．     

MIMO系统联合参数估计

针对多输入多输出系统的联合频偏信道估计问题,考虑了更一般的模型(每一根发送天线到每一根接收天线之间的频偏是不同的),研究了频偏和信道的最大似然估计,分析表明该估计问题包含一个多维搜索过程.为了解决上述复杂的估计问题,提出了一种联合频偏信道估计新方法,首先根据粒子群优化理论估计出多个发射天线到某一接收天线的频偏,然后再利用最大似然估计器对信道增益进行估计.仿真结果表明,与基于相关的估计算法相比,所提出的算法有更大的频偏估计范围,且估计值的均方误差渐近达到Cramer-Rao下界.     

威布尔分布的参数估计

威布尔分布是电工产品可靠性技术中常见的失效分布 .本文利用中位秩及最小二乘法给出了估计威布尔分布参数的一种新方法 ,并结合实例进行了计算     

基于粒子群优化理论的可靠性分布模型的极大似然参数估计法

针对有些复杂分布模型采用常规极大似然法很难直接进行参数估计,将粒子群优化理论引入极大似然法,提出了基于粒子群优化算法的新的参数估计方法,并通过实例模拟论证了该方法的可行性与有效性。     

基于改进EMD算法的跳频信号参数估计

针对短时傅立叶变换时频分辨率不能同时很高,小波变换运算时间偏长,抗噪性差,Wigner-Ville变换及其改进方法受交叉项影响等问题,提出了一种基于希尔伯特-黄(HHT,Hilbert-Huang Transformation)算法的跳频信号参数估计.该方法的分解是自适应的,计算出的瞬时频率有很高的时间分辨率和较高频率分辨率.对于HHT算法中出现的虚假分量和端点效应问题,通过互相关方法来消除虚假分量,镜像闭合延拓方法去除端点效应.仿真结果表明该方法能很好解决上述两个问题.     

一种多通道运动目标重聚焦及运动参数估计方法

针对传统运动目标参数估计方法将运动目标假设为匀速运动的不足,提出了一种新的多通道运动目标参数估计方法．通过构造含有加速度的运动目标回波模型,拟合多通道方位向回波数据的瞬时频率曲线,求解方程组获得各种运动参数的估计值,并重新构造运动目标的方位向匹配函数,对运动目标进行重新聚焦．克服了用匀速运动目标模型对加速目标进行运动参数估计误差较大的问题．仿真分析验证了该运动参数估计方法的有效性．     

可靠性模型自助参数估计法

为了提高可靠性模型参数估计精度,在分析传统可靠性模型的基础上,指出传统的最小二乘法估计和逐次线性概似估计因受随机变量假设分布的限制存在一定的局限性.用自助法给出了可靠性模型的参数估计,包括点估计和区间估计.计算结果表明:自助法所得参数的估计区间、标准差及模型标准残差均小于传统回归法所得结果.在可靠性模型参数估计中,自助参数估计法通过增加模拟次数可快速逼近参数真值,方法快速、有效,可提高模型精度.     

基于相位匹配原理的波达方向遗传搜索算法

提出了一种将信号相位匹配原理和遗传算法相结合的信号波达方向估计方法.根据信号相位匹配原理的最小二乘解所确定的期望信号能量函数,设计了遗传算法的适应度函数.分析了不同信噪比下阵元数和FFT序列长度对波达方向估计精度的影响,给出了不同信噪比时波达方向估计的Monte-Carlo实验结果.计算机仿真表明,该方法不但可在360°范围内快速搜索波达方向,而且还能同时对信号频率进行参数估计.只估计波达方向时,在信噪比为0dB、8阵元、1024点FFT和种群规模为20的情况下,20代遗传进化就可搜索到精度较高的波达方向;同时进行方向和参数估计也取得较好的效果,证明了该方法的有效性.