基于均匀圆阵的信号二维方向角互相关估计

针对复值乘性和加性噪声同时存在的情况 ,提出一种基于均匀圆阵的信号二维方向角互相关估计方法 .本文推导出互相关估计公式 ,分析了估计的统计性能 ,给出了最优参数选择原则 .在不改变均匀圆阵阵列流形的情况下 ,此方法抑制了信号中的乘性和加性噪声 ,且计算量小 .计算机仿真证明了此方法的有效性 .

一种基于自相关估计的水声直扩信号检测方法

利用直接序列扩频信号的自相关特性,提出了一种直扩信号相关峰累积检测方法.理论上分析了直扩信号的自相关特性,可知在伪码周期整数倍处可能会出现峰值,利用这些相关峰及其倍数关系可以对直扩信号进行判别.但由于信元信号与噪声的影响,这一系列相关峰并非连续稳定出现.在低载噪比时,一些自相关峰淹没在噪声中,直接对其检测比较困难.利用相关峰出现的周期关系,设计了相关峰累积检测器.该检测器不仅可以实现自动检验,而且可适用于低载噪比情况,具有实际应用价值.计算机仿真结果和海试数据都验证了该方法的可行性与实用性.

超声波TOF的递推相关估计

提出一种超声波TOF的递推估计算法,用于降低TOF测量的计算量,分析了算法的复杂性。这种算法以离散线性调频方波信号激励超声波发生器,采用加减法实现相关函数的递推计算,计算速度比基于FFT的相关估计算法快,并且可以并行处理,不需要额外的存储空间,易于采用CPLD或FPGA实现。和采用PRBS调制信号激励的相关估计方法相比,信号的传输效率高,且接收信号不需要解调,收与发信号的相关函数主瓣窄。实验与仿真验证了算法较好的精度、快速性与鲁棒性。

基于相关估计辨识工频噪声中的微弱信号

基于相关估计算法设计了虚拟仪器 (VI)程序 ,利用VI程序辨识了工频噪声 (或以工频为整倍数的噪声 )中的微弱信号 ,从而消除了工频噪声干扰。最后 ,举一个例子 ,用虚拟仪器测量的数据最大相对误差为 0 12 186%。

一种新的噪声自相关估计方法

通过分析带噪语音、纯净语音和噪声的自相关关系,在均方误差最小准则下给出了一种基于最优平滑滤波和能量最小算法相结合的噪声自相关无偏估计算法,与传统的噪声自相关估计不同,该算法直接从带噪语音自相关中估计噪声自相关。实验表明,该算法优于传统的噪声自相关估计算法,在非平稳噪声环境下,估计器的性能得到改善。

利用相关估计的遥外弹道时间差修正新方法

遥外弹道时间对不齐误差在遥外联合数据处理中对制导工具系统误差分离具有重要影响,提出一种利用相关估计对遥外弹道时间差修正的新方法。直接利用遥外弹道跟踪数据进行相关估计受到系统偏差和随机误差的影响,难以得到精确的估计结果。在分析遥外弹道跟踪数据特性的基础上,利用最小二乘法提取出遥测和外测弹道跟踪数据趋势项,并将趋势项归一化处理后作相关估计求取时间偏差,然后对原始弹道跟踪数据进行时间修正。计算机仿真和试验数据处理证明这一方法在遥外弹道跟踪数据时间差修正上具有较高精度。

抗差岭型主相关估计及其误差影响

针对法方程系数阵病态和观测值存在粗差对估值结果造成双重影响的问题,在岭型主相关估计的基础上引入抗差M估计模型,提出了一种抗差有偏估计的新方法——抗差岭型主相关估计。推导出了相应模型的抗差解及误差影响函数,并进行了计算分析。与主成分估计不同的是,该方法按主成分对观测值的影响程度大小对其进行舍取,在尽可能保留有用观测信息的基础上克服了病态性和粗差的影响。

回归系数的stein型广义主相关估计

根据主相关估计的思想,针对广义线性模型,本文给出了一种新的回归系数的有偏估计——广义主相关估计,并将其与stein型压缩估计相结合,提出stein型广义主相关估计,在均方误差的意义下考虑其特性,对偏参数的范围予以讨论.

天体测量定位问题的最大相关估计

探讨星像的定位问题，提出一种用于实测资料分析与处理的最大相关估计方法。通过理论分析和模拟计算均表明，采用此方法后，定位精度和可处理的极限星等较之传统定位估计都大为提高。对上千颗星观测资料的处理结果也显示，最大相关处理所获得的单星精度要比中数法提高0．045”，同时本方法还大大提高了对极低信噪比观测资料的处理能力。

抽样调查中比估计和相关估计法

抽样调查的目的是从样本信息估计总体总数或平均数。比估计法和线性回归估计法由于使用了与y有关的辅助变量x而提高了估计这两个指标的可靠性。 为了便于叙述,我们引进下列记号: n=样本容量;N=总体单位数; f=n/N=抽样比率;g=1/f=增加因子; x=辅助变量,例如单位的容量(亩数,居民数等); y=所研究的变量; X,(?)=总体中x的总数,及其估计;

广义岭型主相关估计的方差最优性

本文在回归系数的岭型主相关估计的基础上,提出了广义岭型主相关估计,进一步研究其在降维估计类中方差最优性。

回归系数的广义岭型主相关估计及其优良性

在回归系数的主相关估计基础上提出一种新的降维估计——广义岭型主相关估计,并讨论它的优良性.

基于TDOA/FDOA不相关估计的选择融合定位方法

为提高单独到达时差或频差定位精度,本文首先提出可达TDOA克拉美罗界的TDOA解析解,然后采用最大似然网格搜索算法获得FDOA定位解,最后采用基于TDOA/FDOA不相关估计选择融合的解形成联合解。仿真和理论分析表明:该联合算法定位性能优于单独定位,定位精度在有或无地球约束时均可达联合的克拉美罗界。

回归系数的岭型主相关估计及其优良性

本文研究了线性模型中的一种有偏估计,利用均方误差和残差平方和,得到了岭型主相关估计的一些性质,是对[1]中相关结果的推广.

岭型主相关估计的方差最优性

研究回归系数岭型主相关估计在降维估计类中的方差最优性,证明它的方差阵最小,方差阵的特征值最小,并讨论它的方差在正交不变范数意义下的最小性及方差的最值性。

模糊线性回归模型参数的最优线性相关估计

该文从预测值与观测值的偏差的角度给出了模糊线性回归模型参数的最优线性相关估计的概念。

分布式视频编码中基于滑窗的自适应相关估计方法

信源与边信息之间的相关建模和参数估计一直是分布式视频编码的关键环节。在分布式视频编码中,相关噪声分布是非平稳的,会随着场景序列而动态变化,如何准确地预测和追踪相关参数十分重要。为了充分发挥分布式信源编码的优势,提出一种基于滑窗的自适应相关估计方法。该方法将滑窗的思想嵌入到基于LDPCA码的Slepian-Wolf解码器中,结合边信息和码流在线估计图像信源之间的相关参数,且能够自适应地选择是否进行重估,进而优化联合比特面置信传播迭代译码。实验结果表明,以先进的分布式视频编码方案DISCOVER作为基准,使用所提方法的方案在保持较低编码复杂度的情况下提高系统的率失真性能。

线性系统相关估计法的研究

LMS算法是一种常用的估计法 ,但它的收敛速度较慢。采用短周期M序列相关估计法 ,其结构和算法与常规LMS自适应估计法相近 ,但收敛速度要快得多 ,非常适用于理论研究和工程实际的要求。计算机模拟结果表明 ,经200～300次迭代运算后 ,系统冲激响应抽样估计值误差小于0.01。

单位阶跃响应的统计相关估计法

本文提出用统计相关法估计单位阶跃响应,给出估计步骤及理论分析,并分析了这种方法的估计误差。

多维平稳序列相关估计渐近误差的谱表示

设{X_t}_(t=0 (?)±(?)…)是平稳序列,且可表示为X_t=sum from j=-∞ to +∞ b_(t-j(?)j) (1)的形式。在一维情况下,Barttett 对(?)_j 为 i.i.d 随机变量的情形得到了相关系数估计的渐近均方误差公式(即 Barttetl 公式)在多维情形,当{(?)_j}是多维的 i.i.d 序列时讨论了X_t 的相关估计的渐近均方误差公式。本文在{(?)