改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析

为了有效解决传统的极大似然估计方法存在的未知数多导致结果不准确的问题,提出一种改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析方法:选取全球范围内100个基准站2008—2022年坐标时序及仿真的100组坐标时序,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、改进的贝叶斯信息准则(BIC_tp)对不同有色噪声模型进行噪声特性分析,获取基准站坐标序列的最优噪声模型及速度参数;探讨BIC_tp对噪声模型及速度估计的影响。结果表明,基准站坐标序列噪声模型呈现出多样性特征,在北(N)和东(E)方向主要表现为闪烁噪声+白噪声(FNWN)模型,天顶(U)方向主要表现为幂律噪声+白噪声(PLWN)模型;相比于AIC和BIC噪声模型估计准则,BIC_tp方法对有色噪声模型估计具有较高的准确性,尤其是闪烁噪声+随机游走噪声(RW)+白噪声(FNRWWN)模型对全球卫星导航系统(GNSS)站速度不确定度的影响在N与E方向远大于U方向;正确获取模型参数估计的实际不确定度及改正噪声分量对于合理应用GNSS坐标时间序列数据具有重要意义。

一种改进的BIC说话人改变检测算法

针对贝叶斯信息准则（BIC）算法在说话人改变检测中计算量大、检测精度低的问题,文中提出了一种改进的BIC说话人改变检测算法.该算法通过限制分析窗内第一个数据窗的最大长度来降低计算量,并通过增加分析窗内第二个数据窗的有效长度（提高可测度）来提高检测精度;同时,该算法只在新增区间内寻找潜在说话人改变点,从而解决了长时间无说话人改变时计算量不断增大的问题.实验结果表明,该算法和传统的BIC算法相比,偏移误差范围由0.10-0.80降低到0.03-0.20;当分析窗长为40s时,计算时间节省了约75%.