基于ABC-SMC回归算法具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计

利用近似贝叶斯序贯蒙特卡洛(ABC-SMC)回归算法给出了具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计.首先采用前p阶样本自协方差函数作为统计量,对具有观测噪声的AR(p)模型参数后验分布进行ABC-SMC抽样;然后利用回归模型对抽样进行调整,从而得到参数后验分布的样本;最后通过数值模拟,与ABC算法、ABC-SMC算法进行了比较.模拟结果表明,所提出的ABC-SMC回归算法显著提高了具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计精度.

自回归算于作用下不变类信号组合模型的参数估计

本文针对带有ＡＲ噪声的且具有在自回归算子作用下保持形式不变的一大类信号，采用分离参数和两步最小二乘的方法直接给出自回归参数的估计，井由此得到真实信号参数的估计．该方法克服了以往方法中ＡＲ噪声未知的难点，算法为线性求解，简便、实用、运算速度快、求解精度高．