基于似然比检验的超宽带信道检测与定位算法

超宽带(Ultra Wide Band,UWB)室内定位系统的定位性能主要受信号非视距(None Line Of Sight,NLOS)传播影响。为此该文提出一种基于信道统计量(Channel Statistics Information,CSI)的信道NLOS状态检测法。该方法首先在IEEE802.15.4a信道模型下对均方根时延扩展和平均超量延迟的概率分布函数进行建模,作为信道标准分布。再以信道瞬时分布与标准分布间的KL散度为检验统计量做似然比检验(Likelihood Ratio Test,LRT)来鉴别信道状态。同时提出一种基于LRT的定位算法LRT-Chan算法。该算法能有效利用受NLOS污染的测距数据提高定位精度。仿真结果表明:LRT信道状态检测法在全部UWB信道中都能获得较高检测准确率;在定位锚点(Anchor Node,AN)分布不理想的NLOS环境中LRT-Chan算法也能取得较高定位精度。

基于似然比检验的红外小弱目标快速航迹起始方法

利用红外测量跟踪系统获取目标信号幅度信息,提出了一种基于序列似然比检验的小弱运动目标航迹快速起始方法。用动态2维分配算法关联"量测-航迹",采用序列似然比检验衡量航迹质量,一旦似然函数比达到阈值则确认目标航迹。该方法可根据目标信噪比不同采取不同帧数来起始、确认目标航迹,做到信噪比越大起始帧数越少,目标航迹检测概率越高,而信噪比越小则起始帧数越多。理论分析和试验结果表明,该方法既能提高航迹起始速度,又能提高目标航迹检测概率,避免和解决了M/N逻辑法需要固定扫描帧数才能确认航迹的局限性。

基于广义似然比检验的差分超宽带信号接收机

提出采用广义似然比检验实现对差分超宽带信号的最佳检测.在信道条件未知的情况下,首先完成信道特性的最大似然估计,而后进行差分超宽带信号的统计检测,得到了基于广义似然比检验的差分超宽带信号接收机结构.结果表明,差分超宽带的广义似然比检验接收机是一种相关接收机,其本地模板信号为前一个码元脉冲接收波形的平均.在此基础上,对接收机输出噪声进行高斯近似获得了该接收机的误码性能.

基于似然比检验原理的机床切削颤振早期监测

根据似然比检验原理提出了一种新的机床切削颤振监测统计量，能识别切削过程中产生的信噪比为０．１５的微弱振动成份。文章还就颤振监测工作特性、颤振监测门限值设置等有关问题进行了分析讨论。颤振监测考证试验在一台数控车床上进行。

SV和GARCH模型拟合优度比较的似然比检验

讨论了在金融时间序列中广泛应用的两类波动性模型,即ARCH模型和SV模型的比较问题.从似然比原理出发,提出了一种基于随机模拟的似然比检验方法,阐明了利用该方法进行模型间比较的基本步骤,并利用基于随机模拟方法的似然比检验,分别比较了SV与GARCH(1,1)、SV与t GARCH对上海股市数据拟合优度,结果表明:SV模型对于上海股市时间序列数据的拟合好于GARCH(1,1)模型,而SV模型上海股市时间序列数据的拟合与t GARCH(1,1)模型效果相当.

似然比检验和贝叶斯推论在雉科分子系统学中的应用

应用似然比检验和贝叶斯推论进行雉科分子系统学研究 .所用的 56条细胞色素b基因全序列代表了雉科 2 4属 50种以及作为外类群的 6个相关属 .等级制似然比检验表明该数据集的最佳进化模型为GTR +I+G .建立在坚实的统计学基础上的贝叶斯系统树表明雉科可以分为3个分支 .特别是包括角雉、松鸡、火鸡和 gallopheasant等在内的第 3分支的单系群性质得到了充分的支持 .深层分支格局的高分辨率和高支持率说明将雉科划分为雉族和鹑族是人为的 .结果表明 ,似然比检验和贝叶斯推论是分子系统学研究的强有力工具 .

冗余传感器故障诊断的最优奇偶向量法与广义似然比检验法的等效性

通过分析用于冗余传感器量测系统故障检测与隔离(FDI)的广义似然比检验(GLT)方法和最优奇偶向量检验(OPT)方法,指出用OPT方法进行FDI所存在的问题,并进行修正。证明了GLT方法和修正后的OPT方法进行FDI是完全等效(一致)的。

基于CRPF的残差似然比检验故障诊断算法

分析了非线性系统故障诊断领域中常用方法的优缺点,针对外界随机扰动对于滤波精度的不利影响以及故障诊断的连续实现问题,通过代价评估的粒子滤波、交互式多模型和序贯概率比检验三者的有机结合,提出了一种基于代价评估粒子滤波的残差似然比检验故障诊断算法。采用代价评估粒子滤波替代交互式多模型中的次优滤波器,同时简化交互式多模型输入交互和输出交互环节。将滤波过程中得到的残差信息引入序贯概率比检验框架中,构建了一种新的在线残差似然比检验方法。实现了对于非线性系统状态有效估计以及对于系统模式连续、可靠的辨识。计算机仿真实验验证了算法的有效性。

基于广义似然比检验-动态规划的检测前跟踪算法

检测前跟踪(TBD)技术通过时间换取能量,可以有效提高微弱目标的检测和航迹处理性能.提出了一种距离多普勒域基于广义似然比检验-动态规划(GLRT-DP)的TBD算法.给出了目标回波信号模型,在此基础上,推导了基于二元复合假设检验的GLRT的TBD算法表达式,在把由表达式所得数据矩阵转换到离散距离多普勒域后,利用DP方法进行搜索寻优,实现所提算法的同时降低了运算量.利用虚警概率和检测概率对所提算法的性能进行了分析.通过仿真实验对所提算法进行了验证,实验结果表明:该算法对雷达微弱目标的检测性能优于传统TBD方法,可以有效实现低信噪比背景下微弱目标的检测和航迹处理.

利用似然比检验进行选择和聚类

把表达模式相似的基因挑选出来并归为一类,在实际应用中非常重要,以往人们常采用Bootstrap方法去分析这个问题。利用似然比检验方法去解决这个问题,可以从理论上推导出原假设下的精确分布,不仅准确有效而且节省了大量的时间。

重复测量试验模型参数似然比检验及其功效分析

本文给出了在重复测量试验模型下,当受试对象观测向量的协方差矩阵∑为复合对称阵时,参数的似然比检验统计量;给出该检验在原假设下的渐近零分布和在备择假设下的渐近非零分布;并就其功效进行了分析．

似然比检验的大样本问题

运用Jensen不等式及Kolmogorov强大数定律,证明了极大似然估计的相合性及渐近正态性,在此基础上推出大样本似然比的极限分布为χ2分布.

似然比检验在区域斜坡稳定性敏感因素分析中的应用

敏感因素分析是区域斜坡稳定性评价的前提。设计了逐个加入影响因素进行嵌套模型的优劣程度对比的试验方法,将巫山县新址西区作为试验区,选取影响区域斜坡稳定性的几个因素为自变量,历史滑坡的发生为因变量,建立Logistic回归模型。通过对回归方程的似然比检验进行模型优劣程度的对比,得出影响本区斜坡稳定性敏感因素的程度。试验区斜坡稳定性敏感因素程度计算结果依次为:岩土类型、高程、地下水位埋深、距有影响构造线距离、坡度或坡形。

面板数据单位根似然比检验研究

本文采用似然比类检验统计量进行面板单位根检验(简称为LR检验)研究,在局部备择假设成立的条件下,推导了其在无确定项、仅含截距项以及存在线性时间趋势项三种模型下所对应的渐近分布与局部渐近势函数。Monte Carlo模拟结果显示,当面板数据中含确定项(截距项或时间趋势项)时,LR检验水平比LLC和IPS检验水平更接近给定的显著性检验水平;此外,当面板数据中包含发散个体时,经水平修正后的LR检验势要远远高于经水平修正后的LLC与IPS检验势,其中,经水平修正后的LLC与IPS检验势接近于零。

基于广义似然比检验和二维分配的多目标跟踪方法

针对杂波环境下多目标跟踪形成问题,提出一种多目标跟踪方法,采用二维分配算法解决“量测-航迹”关联问题,采用广义似然函数比检验(generalize likelihood ratio test,GLRT)规则对航迹的真假作出判决,并且充分利用信号的强度信息来提高算法的可靠性和有效性。仿真分析表明,该方法能够有效地解决噪声环境下目标的航迹起始、确认、删除和维持问题,给出的递推形式可以满足实时计算的要求。

复合零假设下非参数似然比检验的渐近性质

给出了带估计参数的上界型和积分型两种非参似然比拟合优度检验统计量。对上界型检验统计量,研究了与之有关的一个极限性质;对积分型检验统计量,证明了其在复合零假设下的渐近分布。所得结论可以为进一步讨论非参似然比拟合优度检验提供一定的理论基础。

两个总体相等的广义似然比检验

利用广义似然比检验的原理,首先求出广义似然比统计量的极限分布,然后给出了两个总体相等的广义似然比检验方法,并且给出了随机模拟结果.

极大似然估计与似然比检验的几点注记

本文探讨了极大似然估计与log极大似然比检验的大样本性质,特别是非正则条件下的一些例子及处理办法.

正态-逆Wishart先验信息下多元线性模型的后验似然比检验

在正态-逆Wishart先验信息下考虑多元正态线性模型Y-Nn×m(XB,In■∑)的参数矩阵B的线性假设检验问题,根据B的后验概率分布构造了关于B的两种线性假设的后验似然比检验,所得检验统计量是矩阵F-分布的特征值函数.