基于改进经验特征函数的一种混合分布参数估计法

以冲击性噪声中的对称αstable(sαs)与高斯分布的参数估计为研究对象,在现有的一种基于经验特征函数的矩-型方法的基础上,提出了一种对经验特征函数进行加窗处理和基于经验特征函数进行参数估计的方法.加窗处理后的经验特征函数更加逼近特征函数的真实值,这使得经验特征函数以后在各领域将得到更为广泛地应用.新的参数估计方法克服了矩-型方法中只能利用自变量t=1附近的经验特征函数的限制,从而可以利用更逼近特征函数真实值的经验特征函数来做参数估计,参数估计的结果将更为准确;同时新方法不需要解复杂的方程,这是矩-型方法所无法比拟的.大量的仿真结果表明,这种新方法是鲁棒的,估计结果是无偏的.对基于加窗前后的经验特征函数所得的结果做了对比,再次说明对经验特征函数所做的加窗处理是有效的.