MUSIC算法结合小生境遗传算法的电磁矢量传感器波达方向估计

当最大似然估计法和MUSIC算法求解矢量传感器阵列问题时,存在多维谱峰搜索的困难。采用一种小生境遗传算法用于矢量传感器阵列的MUSIC算法的多谱峰搜索。通过实验仿真,验证了小生境算法的有效性。仿真结果表明,基于遗传算法的MUSIC算法得到的角度估计均方根偏差性能比ESPRIT算法要差,而在均方根标准方差方面,基于遗传算法的MUSIC算法则比ESPRIT算法要好。     

通道失配对MUSIC算法测向性能影响研究

分析了通道失配条件下MUSIC算法测角偏差及方差,推导了单源情况下幅度失配及相位失配引起的测角偏差和方差的具体公式。仿真结果表明,理论分析能准确预测通道失配时MUSIC算法的角度偏差和方差。     

基于引力搜索算法的相干信号源DOA估计方法

针对最大似然(ML)DOA估计方法存在着运算量高且容易收敛到局部极值的问题。结合引力搜索算法(GSA)与最大似然方法,提出了一种GSA-ML方法。将最大似然函数作为GSA算法的适应度函数,在遵循ML方法的主体思想同时,利用GSA算法运算量低和收敛速度快的优点,成功地找到似然函数的全局最优解;并保存了ML方法的优点。仿真结果表明,GSAML方法不仅能有效估计相干信号源;并且相比MUSIC、ESPRIT和TLS-ESPRIT算法,拥有更高的精度和估计成功概率。     

基于ESPRIT的ULA波达方向估计改进算法

针对MUSIC(Multiple Signal Classification)算法和ESPRIT(Estimated Signal Parameters via Rotational -Invariance- Technique)算法不能有效估计相干信源波达方向的问题, 在修正MUSIC算法（Modified MUSIC）基础上, 通过引用变换矩阵, 在考虑阵列接收数据及其相应变换矩阵的自相关和互相关信息后, 结合总体最小二乘算法TLS-ESPRITS（Total Least-Squares ESPRIT）提出了能同时适应相干和非相干信号情况的波达方向估计的改进ESPRIT算法（IM-ESPRIT: Improved ESPRIT), 并在相干信号源来波角度间隔较小和低信噪比条件下, 同常规CC-ESPRIT(Cross ESPRIT)算法进行比较。结果表明, 当相干信源角度间隔为3°且信噪比为0时, 实现波达方向估计具有较好的估计精度和分辨率。     

智能天线UCA-ESPRIT算法的仿真

首先介绍了用于均匀圆阵的UCA—ESPRIT测向算法,并对其进行了改进和简化．将二维角度估计问题简化为一维的方位角估计问题,然后比较了该算法与MUSIC算法在智能天线中的仿真结果,最后给出了相应的结论和改进思路。     

利用ECM算法进行参数估计

在区间型数据条件下利用ECM算法对Weibull分布进行了极大似然估计.在得到相应的迭代公式后,进行随机模拟.根据模拟结果分析了此种算法在处理Weibull分布参数极大似然估计时的优越性.     

定时截尾下双参数指数模型参数估计的EM算法

利用EM算法讨论在定时截尾试验中最后一个失效时间与截尾时刻之间的信息,得出双参数指数模型中尺度参数的迭代解,并比较了EM算法与传统的极大似然估计,得出EM算法要明显优于传统的极大似然估计.     

Weibull分布在完全数据条件下的参数估计

在完全数据条件下对Weibull分布,分别使用Newton-Raphson算法、CM算法进行完全数据Weibull分布参数的极大似然估计计算,并且在得到相应的迭代公式后,进行随机模拟,从模拟结果来分析这两种算法在处理Weibull分布参数的极大似然估计的优良性.     

双边定时截尾样本下复合瑞利分布的参数估计

利用极大似然法和EM算法研究了双边定时截尾样本下复合瑞利分布参数的极大似然估计.给出了参数的极大似然估计的存在唯一性证明和参数的EM迭代公式,借助Louis算法得到了EM估计的近似区间,随机模拟结果表明极大似然估计与EM估计相比,估计值较接近真值.     

定时截尾下Weibull分布参数估计的EM算法

在可靠性统计的定时截尾寿命试验中,最后一个失效时间与截尾时刻之间的信息常被忽略.利用EM算法来处理这一情形,得出Weibull分布中尺度参数的迭代解.并将EM算法与传统的极大似然估计进行了比较,可以看出EM算法明显优于传统的极大似然估计.