相干信源波达方向估计的广义最大似然算法

论文基于广义导向矢量和广义阵列流形矩阵,建立了多相干源(组)情况下的阵列数据模型,然后提出了波达方向估计的广义最大似然算法。对于广义最大似然算法,入射信源可以是多相干源(组),阵列的几何结构也没有任何约束,而且它分辨的信源数还可以大于阵元数。随后,论文将广义最大似然算法与常规最大似然算法进行了理论比较,并给出了广义最大似然竹法方位估计一致性的证明和方位估计方差的计算公式。理论分析表明,在空间只存在非相干信源时,广义最大似然算法与常规的最大似然算法是等价的,而在空间存在多相干源(组)时,它的性能较常规最大似然算法有较大的改进,方位估计的方差更小。最后论文利用遗传算法实现了广义最大似然算法,并通过Monte—Carlo仿真实验证明了广义最大似然算法的有效性。

一种基于改进PSO的随机最大似然算法

随机最大似然算法(Stochastic Maximum Likelihood,SML)具有优越的波达方位(Direction-of-Arrival,DOA)估计性能,但SML解析过程较高的计算复杂度限制了该算法在实际系统中的应用.针对SML计算复杂度高的问题,提出一种低复杂度的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),解决了传统PSO算法中粒子数多和迭代次数多的双重缺点.首先,根据天线获得的信号,将旋转不变子空间法(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)求得的闭式解作为DOA的预估计值,同时计算系统此时的信噪比以及SML在此信噪比下的克拉-美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).然后,根据DOA预估计值和当前CRB值在SML最优解的近邻范围内确定较小的初始化空间,并在该空间初始化少量粒子.最后通过设计合适的惯性因子w,使粒子以合理的速度搜索最优解.实验结果表明,改进PSO算法所需的粒子个数和迭代次数大约是传统PSO算法的1/5,降低了SML的解析复杂度,计算时间是传统PSO算法的1/10,因此在收敛速度上也有显著的优势.

基于最大似然算法的空间谱估计测向性能分析

本文针对车载小阵列的情况，首先研究解决相干源方向估计的有效方法──最大似然法，然后着重分析了角分辨能力和估计精度，并与前后向平滑法进行了估计精度的比较。本文对每一结论都给出了仿真结果。

基于Cyclic-2伪最大似然算法的Turbo乘积码在高速移动通信系统中的译码方法

采用扩展汉明码作为Turbo乘积码 (TPC)的子码时,与传统的Chase算法相比,Cyclic-2PML(循环 2伪最大似然)算法复杂度低。本文研究了基于该算法的TPC在高速移动通信系统中的译码方法,仿真比较了采用不同子码组合的TPC结合不同的调制方式在高斯信道和多径衰落信道中的性能。结果表明,以(32, 26, 4)扩展汉明码为子码的TPC,不仅具有较高的码率,同时可以获得更好的误比特率性能。

松驰、最大似然算法的相关算法研究

文中对最大似然算法及其交替投影解法,IMP 算法,ANPA 算法以及松驰算汉进行了比较研究,对它们的出发点及其本质特征作了比较详细的讨论,为进一步认识这些算法提供了理论依据.

基于最大似然算法的OFDM频偏估计研究

由于OFDM的高频谱利用率和传输可靠性均是以子载波间的正交性为基础的,因此对OFDM符号的频率偏差进行有效的估计和补偿具有非常重要的意义。由于多载波系统几乎都采用插入循环前缀的方法来消除符号间干扰,引入循环前缀后,每对间隔为N的样值之间具有相关性,因此利用循环前缀所携带的信息,采用最大似然估计方法进行频率偏差的估计,最后通过Monte Carlo方法对其进行了仿真验证,结果显示估计频偏与实际频偏的偏差很小。

基于限定PSO初始化空间的随机最大似然算法

针对随机最大似然算法(SML)在波达方位(DOA)估计中由于多维非线性优化导致计算复杂度大的问题,提出一种限定粒子群(PSO)算法搜索空间的SML算法。该算法克服了一个缺陷,即在采用ESPRIT算法限定PSO初始化空间时,在阵列结构是非均匀线性阵列而且信号是相干信号时ESPRIT算法不能直接处理信号,且需要采用一组预处理技术,这增加了算法计算的复杂度。提出的算法的关键之处在于采用假设技术确定初始化点来代替ESPRIT算法的解,结合克拉美罗界(CRB)确定PSO算法的初始化解空间。这一方法不必再采用预处理技术,且利用限定PSO初始化空间的算法大大降低了SML算法的计算复杂度。实验结果表明,提出的算法为相干情况和非相干情况都提供了相当好的初始值。最后,将该算法与许多现有算法进行比较,验证提出算法的有效性和准确性。

基于周期图最大似然算法的相干激光测风多普勒频率估计

采用径向风速的估计不确定度和探测概率作为评价指标,研究了周期图最大似然(PML)算法的多普勒频率估计性能.基于大气分层激光回波模型,分别以PML和周期图最大值法(PM)对回波信号进行处理,验证了PML算法在相干激光测风中的可行性;分析比较不同信噪比条件下PML算法的风速估计不确定度与探测概率.仿真结果表明,在发射脉冲宽度为400ns、采样点数为128时,PML算法适合在中等信噪比条件下使用,且风速估计的不确定度整体小于PM算法的,在信噪比为-13dB时径向风速的估计不确定度为0.75m/s,探测概率在90%以上,该研究为后续的外场试验提供了指导.

基于最大似然算法的OFDM定时和频偏估计研究

OFDM系统对定时和载波频率偏差极其敏感,为了解决OFDM符号定时同步和载波频率同步的问题,采用基于循环前缀的最大似然估计算法,分析了对OFDM系统同步产生影响的三个主要因素,详细推导了基于循环前缀的最大似然估计算法,并针对最大似然估计算法在不同信道下的性能以及循环前缀长度对同步性能的影响进行了仿真分析,仿真结果对OFDM系统中循环前缀长度的选取具有指导意义。

结合最大似然算法和波利亚罐模型的全色遥感图像分类

最大似然(ML)算法是一种应用广泛的遥感图像监督分类方法,该算法对样本区域的选择有很高的精度要求,选择难度降低了算法的效率。为此,本文提出了一种结合ML算法和波利亚罐模型的全色遥感图像分类方法。首先由ML算法得到各像素分属各类别的概率,根据得到概率计算此像素的罐模型中不同颜色小球的数量,完成图像罐模型的建立;根据波利亚罐模型随机采样过程,结合邻域,更新中心像素的罐模型中各类颜色小球的组成,直到各类小球数量比例达到稳定,得到最终分类结果。该方法可以进一步精确地对图像进行分类,且对样本选择无要求,简化了分类过程;分别对合成图像和真实遥感图像进行了试验,取得了较好的试验结果;定性和定量分析结果验证了该方法的可行性及有效性。

基于非圆信号波达方向估计的最大似然算法

现有的非圆信号波达方向(DOA)估计算法基本都是子空间分解类的,如NC-MUSIC、NC-ESPRIT算法等。基于子空间拟合类的非圆信号DOA估计算法研究的不多。文中依据非圆信号的DOA估计数学模型,提出了基于非圆信号的DOA估计最大似然算法。通过计算机仿真,将基于非圆信号的最大似然算法与常规最大似然算法及基于非圆信号的MUSIC算法进行了性能比较。结果表明,该算法提高了方位估计的估计性能,对于估计精度要求很高、用户比较密集的场合,能发挥很大的作用。

雷达高度计中最大似然算法的应用

首先从分析国外星载雷达高度计中的自适应处理器入手，介绍了最大似然算法的基本理论，旨在分析最大似然算法用于雷达高度计的技术方法，并对有关公式进行了详细的推导，并对国外有关文献中的一些公式的推导错误进行了纠正。

非理想信道下的传感器网络一比特最大似然算法

无线传感器网络通常由分布在一定空间范围内的无线传感器节点构成。一般情况下,节点的能量存储、计算和通信能力都极为有限。直接传输各个节点的采样信号到融合中心将导致较多的能量消耗与较大的网络通信负载。若将每个传感器节点的采样信号值压缩为一比特测量值后再传输,则可以在很大程度上降低能量消耗和减轻通信负载。研究了在乘性噪声环境下,基于传感器网络一比特测量的参数估计问题。考虑节点和融合中心之间是存在干扰的非理想二值信道,提出了基于最大似然的参数估计算法,分析了参数估计的克拉美罗下界,并通过一系列仿真实验,验证了算法的有效性。

基于泊松-高斯混合噪声的最大似然改进算法

传统的图像复原算法仅针对高斯噪声进行处理,没有考虑高斯及泊松混合噪声污染。为此,引入泊松-高斯混合分布的成像模型,对基于混合模型的最大似然算法进行有效近似,在此基础上提出基于泊松-高斯混合噪声的最大似然改进算法,避免对噪声敏感性和PSF初始估计的依赖。实验结果表明,与原有算法相比,改进算法复原效果明显,且稳健性较好。

复杂阵地的合成导向矢量最大似然测高

雷达在目标低仰角测高时存在严重的多径效应,复杂阵地使多径回波产生无规律反射,造成幅度与相位发生不同程度的畸变.本文引入扰动多径模型,解决经典多径模型与复杂阵地的多径回波反射不匹配问题,研究基于扰动模型的合成导向矢量最大似然(synthesized vector maximum likelihood, SVML)测高方法.该方法引入扰动参数表征复杂阵地的多径回波现象,利用基于稀疏贝叶斯学习的扰动多径(perturbational multipath sparse Bayesian learning,PSBL)算法得到扰动参数,应用于SVML算法,提高了米波雷达在复杂阵地下的测高性能.

数字通信前馈算法中的最大似然同步算法仿真

快速精确地实现传输时延的估计是突发数字通信中的研究重点和难点。研究了数字通信前馈算法中的最大似然同步算法,对最大似然同步算法的原理进行了分析,根据最大似然函数的不同,推导出4种不同的最大似然估计算法,并以QPSK调制方式为例,在Matlab环境下对4种算法进行了仿真,估计了各种因素对算法的影响。仿真结果表明,最大似然同步算法的估计精度高,估计范围广,满足突发通信的要求。

OFDM系统的最大似然同步算法研究

虽然OFDM技术有很多优势,但相对于单载波系统或者一般的频率复用通信系统来说,它对同步要求更高。假设终端与基站无法实现同步,终端甚至无法接入,同步技术是OFDM系统以及MIMO-OFDM系统的关键技术,是保证系统高稳定和高性能重要技术。最大似然估计算法在OFDM符号定时同步和载波频率同步中得到了广泛的应用,通过基于循环前缀的最大似然估计方法,避免了基于导频符号同步估计带来功率和数据资源浪费。通过仿真可以看到,该算法能够很好地实现OFDM系统的符号同步和载波同步。

基于模糊先验的惩罚最大似然重建算法

传统的二次先验算法不能有效的保持图像的边缘信息。为了解决这些问题,在最大似然算法中引入Hubber先验,同时结合模糊数学知识,形成了基于模糊先验的惩罚最大似然估计重建算法(PML-Fuzzy Hubber)。仿真结果表明,相对于基于传统的Hubber先验等传统算法,PML-Fuzzy Hubber算法参数选择简单方便,能有效的抑制噪声和保持图像的边缘信息,重建出高质量的图像。

基于最大似然算法的OFDM系统设计和应用

介绍了一个基于最大似然同步和频偏以及信道估计的OFDM系统的设计方案,及其在超短波无线通信系统中的应用。计算机仿真表明,最大似然算法进行同步和信道估计,使OFDM系统具有较好的抗符号间干扰的性能,且该算法对系统的设计要求不高,易于工程实现。

室内超宽带通信最大似然均衡算法的误码率性能分析

为了分析高速率室内超宽带系统能量收集接收的误码率性能并建立相应的理论分析框架,首先要得到理想的全波形匹配和实际中的部分波形匹配下的最大似然均衡等效信号接收模型,再采用维特比算法来实现最大似然均衡.能量收集通过在接收端进行匹配接收来实现,即采用积分窗口法收集接收信号能量.在维特比算法实现过程中需要合理设计白化滤波器参数.理论推导与仿真结果表明,可以有效消除符号间干扰影响,接近无符号间干扰的性能.该方法在抑制符号间干扰方面切实可行的.