Chirp信号参数估计算法性能比较

通过数值仿真定量地比较了三种Chirp信号参数估计算法——解线调法、迭代估计法和局部搜索最大似然法的性能,并定性地比较了算法的运算量。仿真结果表明,在三种算法中,局部搜索最大似然法的估计性能最好,而运算量居中;解线调法运算量最大,但估计性能居中;迭代估计法的估计性能最差,但运算量最小。对于实际系统,应根据不同的估计精度和运算量要求,灵活选择不同的算法。综合考虑估计性能和运算量之间的折衷可以得到结论,在三种算法中局部搜索最大似然法是一种相对较好的选择。     

结构方程模型参数估计的GME方法

提出应用广义最大熵的方法对结构方程模型的参数进行估计,该方法能够处理有限的或者不完全数据。为了验证广义最大熵方法在估计结构方程模型参数时的性能,采用了一个应用于美国顾客满意指数(ACSI)的结构方程模型生成仿真数据,仿真结果表明,与PLS相比,GME方法具有更高的拟合精度和较低的预测误差,在样本数据较少时,表现更为明显。     

长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。     

基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated, LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。     

基于小波变换的宽带模糊函数估计器

提出了一种基于小波变换的宽带模糊函数参数估计器,即通过交互小波变换计算宽带模糊函数,取宽带模糊函数模的平方的峰值点对应参数作为目标时延与时间伸缩的估计．仿真结果表明,该估计器的估计性能好于直接模糊函数估计器,且计算方便,非常适合于实际宽带处理系统应用．     

基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息，为克服这一缺陷，建立了磁性运动目标三分量投影模型，并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步，设计了多通道卷积神经网络（MC-CNN）对目标的正横距离和运动速度进行了估计，并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响，结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式，而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确，此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

PH分布参数估计的确定性退火加速EM算法

针对连续PH分布参数估计标准EM算法迭代速度慢和初值敏感易陷入局部最优化的问题,首先引入逆温因子和加速因子两参数改进算法,提出了确定性退火加速EM算法;然后,进行了详细的理论推导,给出了PH分布参数估计的具体步骤;最后,利用算例对两类典型分布和一组某装备维修时间的实际数据进行拟合,验证了改进算法的全局最优性和较快的收敛速度,拟合效果和迭代加速情况也验证了该算法的有效性和通用性。     

统计学习理论在磨损量模型参数估计中的应用

讨论了摩擦片磨损量数学模型中未知参数估计的方法统计学习方法和线性方程组方法.利用最小二乘法,对采用线性方程组所估计的模型参数的误差进行了讨论,并得出结论在磨损量测得的情况下,以在(0,1)区间内服从均匀分布的伪随机数构成系数矩阵确定未知参数是可行的.     

多分量LFM信号检测与参数估计的新方法

针对传统的多分量LFM信号检测与参数估计中存在的精度不高和交叉项问题,将小波重排与Hough变换结合起来,首先对信号进行小波变换,克服交叉项干扰,再经过时频重排保证精度,以重排后的时频分布作为图像,利用 Hough变换通过查表的方式,实现对各分量的依次截取和参数估计.仿真实验表明,该方法能够有效地提取多分量LFM信号中各分量的特征参数.     

水下导航系统误差辨识及修正方法

水下航行器经常采用航位推算方式进行定位.由于存在传感器误差,航位推算的定位误差是随着时间发散的,而直接准确检测这类误差非常困难.对航位推算导航系统误差源进行分析与辨识,在此基础上推导出一种新的辨识AUV (Autonomous Underwater Vehicles)导航误差参数的方法,经实航试验结果表明,该算法能够准确辨识AUV导航误差参数向量,简单有效.