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本文提出了一种经过改进的瞬态信号参数化方法并讨论了这种方法在核爆炸探测领城内的应用。重点阐述了信号建模及参数提取的计算方法,最后给出了本方法在核爆炸识别中的典型实例及计算机仿真结果。
本文提出了一种通用的高分辨率波达方向估计预处理新方法。它适用于任意中心对称阵列(如等距线阵、等距矩形面阵和对称圆阵等)的一维或二维高分辨处理。新方法在无性能损失的前提下将复信号空间映射到实信号空间上来处理。这样就有效地减少了信号子空间类高分辨率测向方法所需的运算量。此外,新方法本身对阵列接收信号还有一定的去相干作用。对于等距线阵和等距矩形面阵这类规则阵列,可将常用的空域平滑预处理方法与新方法相结合...
本文基于AR模型前向预测误差最小,提出用共轭梯度法搜索AR模型参数,从而实现谱估计。计算机仿真表明,用这种方法进行谱估计,不会产生谱漂移现象,谱分裂得到明显减弱,而且还具有很高的频率分辨能力。用这种方法估计的信号频谱性能接近于Marple算法。
This correspondence presents a linear transformation, which is used to estimate correlation coefficient of first-order Markov process. It outperforms zero-forcing (ZF), minimum mean-squared error (MMS...
根据含噪1/f类分形信号的小波变换系数方差随尺度变化的特点,该文提出了一种估计1/f类分形信号参数的新方法,即对其小波系数方差进行简单的变换,使1/f类分形信号参数估计满足最小二乘法参数估计的条件。仿真实验结果表明,该方法可以有效地从加性白噪声背景下估计出1/f类分形信号的γ,σ2等参数,从而使1/f类分形信号与加性白噪声分离。
目前盲分离研究已有算法众多,但有关数字信号或有限字符集的盲分离研究尚不多见,而带源个数估计的此类盲分离算法更鲜有涉及。针对这类问题,该文提出了一种新颖的BPSK数字信号的盲分离算法,首先由接收到的观测信号的特征,在无噪和有噪情况下分别给出了估计源信号的数目算法;然后再利用观测信号之间的关系估计出混叠矩阵,并在算法中给出了证明。通过估计的混叠矩阵即可恢复得到分离信号,此时得到的分离信号与源信号或者顺...
针对相干信源波达方向估计的需要,结合粒子群优化算法,论文提出了一种基于混沌自适应变异粒子群优化的广义极大似然算法(CAMPSOGML),算法对阵列的几何结构没有任何约束,分辨的信源数可大于阵元数,算法把混沌初始化和自适应变异策略引进粒子群算法中,有效地提高了收敛速度,克服了粒子群算法容易陷入局部最优值的缺点。计算机仿真表明:与基于实数遗传算法和粒子群算法的广义极大似然估计方法相比,CAMPSOGM...
基于二次相位函数的调频率估计算法用于多分量LFM信号时,信号间互扰严重并且会产生伪峰。针对这一问题,该文采用积分二次相位函数,提出了一种改进的多分量LFM信号分析方法,仿真实验表明:该方法相比于原方法能够有效抑制伪峰和信号间互扰,同时要求的信噪比门限低,估计均方误差更接近CRLB。
雷达应用领域中的一个重要问题是测向测速,精确地测定多普勒频率和方位角能够实现对目标回波信号的高分辨率处理,从而进行目标跟踪。本文提出一种超分辨的二维谱估计方法,它利用的是阵列处理技术,对天线接收数据进行本征分析,将信号数据张成一个空间并对其进行分解,根据正交原理分割成信号子空间和噪声子空间,构造出噪声本征矢量,利用信号子空间与噪声子空间的正交性,在空间谱上形成极值点,从而达到对方向和速度的二维高分...
该文针对空时自适应检测训练样本中含有干扰目标会导致目标检测性能下降的问题,提出一种利用杂波脊先验信息滤除杂波的方法,使目标检测不受训练样本中干扰目标的影响,并且提高了小样本情况下的检测性能。利用机载雷达地杂波在角度多普勒空间的分布特点,结合杂波2维高斯功率谱密度模型,构造杂波协方差矩阵用于滤除对目标有遮蔽影响区域内的杂波。模型参数的设定充分结合了环境先验信息,使参数设定快速准确。通过仿真数据和MC...
多目标轨迹关联问题是天基光学跟踪系统的核心和难点之一。传统的分布式轨迹关联方法基于目标的3维轨迹信息,不适用于被动传感器的2维轨迹关联问题。为此,该文以倾角差为统计检验量,建立轨迹统计检验模型,提出基于全局最优思想的轨迹关联算法,并用密集多目标场景进行算法的蒙特卡罗仿真。结果表明,该轨迹关联算法性能优良,可以有效完成密集目标环境下的被动多传感器多目标轨迹关联任务。
提出一种基于多级维纳滤波器(MSWF)的信号波达方向(DOA)估计算法。通过测试信号子空间的估计值与噪声子空间的正交性实现DOA粗估计,通过测试MSWF分解的互相关函数实现信号DOA的精估计。仿真实验表明,在低信噪比条件下,该算法比已有的子空间类算法有更好的分辨率和误差性能。
提出了一种正弦信号的时延估计算法,它涉及采样和多重相关。该方法可以大大降低时延估计的复杂程度,提高估计的范围和估计的灵活性。并且它可以减小噪声干扰,适用于高频信号,有利于高频数字接收机的实现。仿真显示该算法的性能和优势非常明显。
利用Stirling公式证明了快速高斯变换的一个新的截断误差,并将新误差与X.Wan和G.E.Karniadakis提出的误差进行了比较分析。结果表明,新误差是一个具有更小下界的、更加精确的误差估计。
为了提高新息改进GM(1,1)模型的预测精度,引入累积法对新息改进GM(1,1)模型的参数进行估计,给出了新的参数估计公式。该方法避免了大量的矩阵运算,降低了计算量。数值计算结果表明,累积法新息改进GM(1,1)模型具有很高的预测精度,是一种值得推广的新模型。

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