计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

混合正态分布参数极大似然估计的EM算法

利用传统的估计方法确定混合正态分布参数极大似然估计是很困难的。为此采用EM统计算法,引入恰当的“潜在数据”简化了计算过程,将复杂的极大化运算转化为一系列求期望和极大化的简单步骤。算例结果表明EM算法是有效的,估值精度满足要求。     

空地数据链自适应编码调制方法研究

针对空地数据链高效可靠的传输要求,本文研究了空地数据链自适应编码调制方法。该方法基于码率可变的Turbo码,传输信道模型解算与加栽,最大似然信道估计,自适应判决门限的确定等技术,在微波暗室环境内模拟了空地数据链的通信。仿真结果表明：在误码率为10^-5时,自适应编码调制方法能够根据信道状况自适应调整编码与调制模式,较大...     

无需辅助数据的分布式目标自适应检测器

在非高斯背景和没有辅助数据的条件下,研究了高分辨率雷达分布式目标的自适应检测问题.首先采用有序检测理论和协方差矩阵的迭代估计方法粗略估计散射点集合,进一步利用迭代估计方法获得协方差矩阵的近似最大似然估计,提出了无需辅助数据的自适应检测器(ADWSD).ADWSD在非高斯背景下具有近似恒虚警率特性,且检测性能远好于修正的...     

GEO移动通信卫星多波束天线指向测量与精度分析

讨论了地球静止轨道移动通信卫星多波束天线指向测量问题。基于比幅单脉冲原理,给出了天线指向测量的最大似然估计方法,并分析了该方法的测量精度和测量误差分布,指出测量误差的构成包括系统定标误差和估计误差,误差分布服从正态分布。仿真结果表明,当信噪比高于20dB时,测量精度随信噪比增大的改善变缓,此时精度主要取决于定标误差。当通道不确定性高于1dB（σ）时,测量精度受通道稳定性影响显著。     

基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法研究

讨论了一种基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法的实现。该算法采用极大似然法修正传统BP算法的指标函数 ,利用M估计器和自举算法在线估计样本的误差分布 ,适合于动态非线性系统的辨识 ,逼近精度高 ,收敛速度快 ,在小噪声扰动时处于稳定 ,对过失误差有很强的鲁棒性。仿真结果证明了该算法的有效性     

GTD散射模型参数解耦估计技术

在步进频率雷达体制下,利用最大似然方法估计GTD模型参数存在着几个问题,对此文章提出了一种新的GTD模型参数解耦估计方法。此算法将模型中的距离参数、幅度参数和几何类型参数分三步独立求解,然后再用最大似然方法对估计结果做进一步修正。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

可靠性增长幂律模型MTBF区间估计系数表的研究（续）

对国内外的可靠性增长标准与手册的区间估计系数表进行了分析．指出原始计算的数表只有两种,但转载中问题不少,或由基于形状参数极大似然估计（MLE）的表换算为基于形状参数无偏估计的表时精度下降。为满足工程应用需要,本文用保证8位有效数字的计算方法编制了新表。同时,还对时间终止的情况,给出了Bayes与随机化最优区间估计系数表。     

基于最大似然多径估计的卫星导航信号码跟踪算法与实现

卫星导航接收机需要精确的估计信号的扩频码相位并进行跟踪,估计的精度直接影响 伪距的测量精度。卫星信号的多径传播使得传统的基于DLL的估计器存在较大误差,提 出了一种抗多径的估计算法,它基于最大似然参数估计方法,并给出了该算法的推导过程, 仿真的结果表明该算法比传统的DLL跟踪环在性能上有很大的改进。结合传统卫星导 航接收机的实现结构,给出了一种整合了该算法的实现方案。     

嵌套阵列最大似然估计测向算法

针对在辐射源个数未知的条件下嵌套阵列难以估计多个辐射源角度的问题,提出了基于最大似然估计(MLE)的嵌套阵列角度估计算法。算法在嵌套阵列模型的基础上,首先通过推导阵列截获多辐射源信号的最大似然函数及其梯度,利用最速下降法估计出空域中所有潜在辐射源的角度;然后,通过多元假设检验,利用最大似然比与门限进行比较,确定出空域中所有潜在辐射源中某一时刻发射信号的活跃辐射源角度,排除其余噪声形成的虚假辐射源角度,解决了在辐射源个数未知条件下嵌套阵列对多个辐射源角度估计问题。仿真结果表明:与传统多重信号分类(MUSIC)算法相比,该算法在辐射源数目未知、存在相干信号、低信噪比(SNR)、低快拍数条件下,均具有较好的角度估计精度,并且算法形成的虚拟阵列自由度是空间平滑MUSIC算法的2倍;多元假设检验法比传统信源数目估计算法在低信噪比条件下和处理相干信号方面具有明显优势。