基于ESPRIT法的UWB系统同步与信道联合估计

提出基于ESPRIT算法的超宽带系统同步-信道联合估计算法.首先对接收信号进行傅立叶变换,由傅立叶变换结果计算自相关函数,基于自相关函数的信号子空间构造矩阵束,把同步、多径时延估计转化成矩阵束的特征值求解问题.求解出时延后再进一步求解信道参数.     

DS-CDMA系统多普勒、时延及信道的联合估计方法

针对多用户长码、带限DS-CDMA上行链路系统中存在的大多普勒频偏、多径时延及多径信道复增益等参数的联合估计问题,推导出基于根升余弦成型的多普勒、时延、多径衰落信道共同作用下的长码、带限多用户DS-CDMA上行链路接收信号模型,将信号表示为仅由导频及多普勒决定的可逆矩阵以及由时延和信道复增益决定的带限多普勒加权复合信道响应.提出一种基于此模型的非结构化间接估计算法即导频辅助下波形匹配-最小二乘并多级网格搜索算法,估计多普勒频偏及复合信道响应,并通过复合信道响应及基于波形匹配的贪婪算法估计时延和信道复增益.对本文算法进行蒙特卡洛仿真,仿真结果表明,在大多普勒条件下,本文算法可对时延、多普勒、信道复增益有良好的估计性能.      

基于DVB-T的OFDM系统的信道估计研究

DVB-T标准中采用了OFDM编码调制技术来提高系统的频谱利用率和抗多径干扰的能力,为了能够准确地解调OFDM信号,需要对接收到的信号进行信道估计.而基于导频的信道估计是通过导频子信道的响应计算出整个信道的响应,它能够很好地跟踪信道的变化,在计算复杂度不是很高的情况下能够达到较好的性能,是一种比较实用的信道估计方法.本文讨论了DVB-T系统中基于导频的信道估计方法,并提出了一种时频二维插值信道估计方法.仿真结果表明,二维插值信道估计较一维插值具有更好的误码率性能.     

基于压缩感知的MIMO双选择性衰落信道的估计

为了减少MIMO （multiple-input multiple-output）时频双选择性衰落信道估计过程中需要的导频符号数,文中对多径信道的时延和多普勒频移构成的时频二维有界区域进行量化,将该信道估计问题建模为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,提出了一种采用正交匹配追踪估计MIMO双选择性衰落信道的方法.仿真结果表明获得相同的估计性能,所提出的压缩信道感知方法比传统的最小二乘法能节省近50％的导频符号,且该方法在低信噪比的场景里也能获得较高的估计性能.     

均匀圆形阵列的联合二维角度-频率估计

研究均匀圆形阵列的联合二维角度-频率估计问题.基于数据矩阵的重新排列、信号子空间的实数化处理、复数移不变方程以及联合特征值估计,推导出联合估计参数的ESPRIT类算法,该算法将参数估计问题转化为3个具有实特征值的实数矩阵的联合特征值估计问题.通过同时对角化算法估计矩阵的联合特征值,获得了参数联合估计的强可辨识性,即允许信号参数在任何一维任意重复,并可以使估计参数实现自动配对.理论分析和仿真证明了所提算法的有效性.     

基于稀疏贝叶斯的多跳频信号二维波达方向估计

分析了现有跳频信号二维波达方向(DOA)估计算法的优缺点,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的跳频信号二维DOA估计算法.该算法利用L型阵列特点,将方位角、俯仰角和跳频率三维信息转换为一维空间频率信息,降低了冗余字典长度和稀疏求解难度.其次,经过奇异值分解降维处理,减少了矩阵运算维数,降低了算法复杂度,通过稀疏贝叶斯算法和快速傅里叶变换估计出空间频率和跳频率,利用Capon空间频率配对算法将空间频率和跳频率正确配对,计算出空间角.最后,由空间角几何关系解算出方位角和俯仰角.模拟结果表明,在低信噪比或低快拍数条件下,该算法DOA估计精度较高,且不易受空间频率间隔和跳频信号源相干性的影响.     

一种基于稀疏重构的NB-IoT时延估计算法

针对传统的时延估计算法无法解决窄带物联网(narrowband internet of things， NB-IoT)低速率低功耗引起的估计精度低、计算复杂度高等问题，提出一种加入代价函数模型的基于稀疏重构的时延估计算法。利用窄带定位参考信号(narrowband positioning reference signal， NPRS)与传统的正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit，OMP)进行时延值预估计，然后根据预估计的时延值构建冗余字典，在此基础上利用改进的OMP算法进一步对时延值进行估计。该算法中加入代价函数的思想将多维的时延估计降维成多个一维的时延估计，同时利用稀疏重构来消除各信号之间的干扰。另外，为了消除降维带来的局部最优的问题，合理设置软门限来有效并快速地终止代价函数模型的迭代过程。仿真结果表明，与OMP算法等传统时延估计算法相比，该算法具有更好的检测性能以及更高的时延估计精度。     

柱面共形阵列天线盲极化2D DOA 估计

针对柱面共形阵列天线的DOA估计问题,充分利用柱面载体的单曲率特性,通过合理的阵元设置,基于子空间原理,提出了盲极化2DDOA估计算法。首先,利用一条母线上的阵元构成子阵1,基于ESPRIT算法,实现信源俯仰角估计。然后,利用剩余阵元构成子阵2,结合子空间原理以及俯仰角估计值,通过一维参数搜索完成方位角估计,并实现了俯仰角与方位角的自动配对。该算法在不需要信源极化状态与阵元方向图任何信息的情况下进行二维来波方向估计,估计精度高、分辨力强。同时,所提算法不需要额外的参数配对,简化了估计方法的步骤,计算量小,易于实现。在不同信噪比、快拍数条件下的计算机Monte-Carlo仿真实验表明,所提算法可有效地解决共形阵DOA估计问题。     

基于多项式模型和卡尔曼滤波器的正交频分复用自适应信道估计算法

在正交频分复用(OFDM)系统中,为了准确地检测接收信号并实现解调,必须对信道的传输函数进行准确估计.本文提出了一种适用于OFDM通信系统,基于二阶多项式模型和卡尔曼滤波器(Kalman filter)的自适应信道估计算法.利用二阶多项式模型对无线时变信道进行建模,通过合理安排插入导频结构,使用块状导频,可以使得原本二维的时频多项式模型减少到一维,降低信道估计算法的复杂度.同时,在多项式模型的基础上,将时变无线信道等效为一autoregressive(AR)过程,从而建立起卡尔曼滤波器的过程方程与测量方程,通过卡尔曼滤波器的递推公式,即可实现对多项式模型参数的自适应估计.本文提出的算法可以仅使用最少的导频(即与多项式模型参数相同个数的导频)实现准确的信道估计.由于每次所需导频个数的减少,接收端所需存储的未解调信号的数量也随之降低,大幅减少了接收端所需的存储空间.计算机仿真证明,与线性插值算法和基于二阶多项式模型算法的信道估计相比,在相同输入信噪比和归一化多普勒频移条件下,本文提出的算法具有较低的误码率.     

宽带信号广义谱相关子空间拟合二维来波方向估计

提出了一种新的宽带信号二维来波方向（ＤＯＡ）估计方法－二维广义谱相关子空间拟合方法。该方法充分利用循环相关运算可以将时延变换为相移这一性质,结合一维ＧＳＣ－ＳＳＦ方法和ＤＯＡ知阵方法的基本思想,可以方便、有效地对各种带宽的信号进行二维ＤＯＡ估计,理论分析与仿真结果表明,该方法既继承了循环平稳谱估计方法在信号选择性,测向精度、分辨率、过载能力、检测能力等方面的优势,又具有ＤＯＡ矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对的特点,具有很好的实用性。     

q -对称熵损失函数下Pareto分布参数估计

Pareto分布作为一种收入分布有着很重要的现实意义,其形状参数的大小直接影响收入分布的均衡程度,因此在经济中有着广泛的应用价值.主要研究了q-对称熵损失函数下Pareto分布形状参数的最小风险同变估计和Bayes估计.通过证明得到,在适当的Γ-先验分布下,α的Bayes估计都具有统一的形式[cT＋d]-1.并且,针对c和d的各种不同取值情况,讨论了[cT＋d]-1的可容许性和不可容许性,给出了q-对称熵损失函数下参数的最小最大估计.     

论统计调查中的域估计及其实证研究

抽样调查是获得统计数据的一项重要途径，而时需要进行研究的层次作为子总体进行分层抽样实际上就是域估计问题。首先介绍了域估计的两种方法，包括直接估计和间接估计，然后对域估计进行了案例分析，最后对间接估计和直接估计的特点进行了对比分析，发现在一般情况下，如果样本量很充足，也无缺失数据，则使用传统的直接估计方法最为便利。当直接估计方法不能很好地满足我们的需求时，使用模型来进行间接估计就是一种必要的选择。     

二项分布参数的线性组合的Γ—极小极大估计

本文对二项分布的参数的线性组合在参数的一阶矩和二阶矩的某些限制条件下的Γ-极小极大估计进行了讨论。     

约束线性回归模型的一种新的可容许估计

目的对于带约束的线性回归模型,y=Xβ+e,E(e)=0,cov(e)=σ2V,V>0,Rβ=0,给出了回归系数的有偏估计βR*(K)=(KM+I)-1βR*其中K=diag(k1,k2,…,kp)。方法应用比较的方法。结果与结论求出了在均方误差意义下βR*(K)优于β*R的条件,并讨论了其可容许性。     

三阶Erlang分布参数的Bayes估计及检验

首先给出了三阶Erlang分布在定数截尾场合下参数的极大似然估计;其次给出了在“平均剩余寿命”下的三阶Erlang分布参数的拟矩估计;然后再利用共轭先验分布得到了参数的经验Bayes估计、区间估计和假设检验;最后通过模拟得到一组随机样本并给出了不同截尾样本下参数的点估计和区间估计。     

线性回归模型中K-d型估计研究

考虑线性回归模型Y=Xβ＋ε,E（ε）=0,Cov（ε）=σ2 I,当设计矩阵X的列存在共线性时,最小二乘估计β=（X′X）-1 X′Y的性质变坏,为此给出了有偏估计β（K,d）=（X′X＋K）-1（X′Y＋dβ）,其中K〉0为对角矩阵,ki〉0,-∞〈d〈∞为参数,讨论了这种有偏估计对Liu估计、最小二乘估计的优越性,并证明了其可容许性估计。     

均匀分布U[θ-a,θ+a]中参数θ的估计简

首先给出了均匀分布U[θ-a,θ＋a]中参数θ的四种点估计量;然后引入了矩估计、最大似然估计,分别计算其期望、方差,来判断四种估计量的无偏性、相合性及有效性;最后,给出了参数θ的区间估计.     

高校学生综合测评科学化的进一步探讨

给出了层用次分析与模糊评判解决高校学生综合测评的科学化的方法，在试用收到了良好的效果。     

二项分布参数的经典估计与Bayes估计相等的关系

证明了二项分布中未知参数的经典估计(最大似然估计和矩估计),一定存在一个先验分布,使其贝叶斯估计就是该经典估计的结论.     

Panel数据模型中两步估计的改进

研究只含一个随机效应的Panel数据模型中未知参数的估计问题.在均方误差矩阵意义下,给出了两步估计优于Within估计的一个简单的充分条件.在此基础上改进了两步估计,并给出了改进后估计的协方差矩阵.