盲多用户检测的秩估计误差分析

<正>多用户检测(Multiuser Detection,MUD)可以有效地对抗CDMA无线通信系统中的多址干扰。由于用户端仅知道本用户的特征波形,且频繁地使用训练序列将浪费信道带宽,多用户检测的盲实现得到了广泛的关注。本文从理论上分析了AWGN中带估计误差     

粒子滤波算法研究现状与发展趋势

<正>作为现代非线性滤波最为关注的一类滤波方法,粒子滤波算法近年来的研究取得了引人注目的成绩,不仅推动了控制科学、信息科学、航空航天和电子技术的快速发展,同时也对人工智能、机器学习、信息处理、     

广义线性模型中拟似然估计的弱相合性及渐近正态性

对于多维广义线性模型,q×1响应变量yi是可观测的,协变量Xi是已知的p×q固定设计的情形,研究了在自然联系情形下的拟似然方程∑ni=1Xi(yi-h(XTiβ))=0的解(β)n.用压缩映射,证明了拟似然方程的解(β)n在(λ)n=O((λ)n)及其它正则条件下的弱相合性;在独立的情形下对于t＞0利用ψ(t)为正的非降函数,使得limt→∞[ψ(t)]=∞以及tΨ(t)为凸函数时,证明了拟似然估计(β)n的渐近正态性.     

线性模型中回归系数广义岭估计的相对效率

对于Gauss-Markov模型,给出了回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的几种相对效率的上、下界,并讨论了它们之间的相互关系.     

平衡损失函数下Rayleigh分布参数的Bayes估计

在平衡损失函数下,得到了Rayleigh分布参数的Bayes估计,并讨论了一类c(-T)+d(其中(-T)=1/nn∑i=1X2i)形式估计的可容许性和不可容许性.     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

基于KULLBACK信息融合方法的系统可靠性评估

在产品具有多源验前信息的情形下,讨论冷贮备系统的可靠性评估问题,运用Kullback信息作为分布之间距离的度量,在Kullback信息的融合准则下对多个先验分布进行融合。并以融合后的先验分布作为产品的最终验前分布,对冷贮备系统的可靠性指标进行Bayes估计。最后进行的计算机随机模拟结果表明,文中所提出的方法合理且便于应用。     

动态性状基因座的复合区间定位

动态性状因其广泛性和重要性而备受动植物遗传育种研究者关注. 用分子遗传学方法探索该类性状的遗传机制已成为一个极富挑战性的研究课题. 将关于时间(测定日期)的Legendre多项式镶嵌在遗传模型的每个遗传效应中, 以刻画QTL和协同因子对动态性状变化过程的作用, 从而建立动态性状基因复合区间定位分析的数学模型. 利用复合区间定位策略的优势, 提高对控制动态性状多个QTL的检测效力. 以F₂设计群体为例, 阐述了动态性状基因复合区间定位的似然分析原理, 推导了参数似然估计的EM法两步求解过程. 模拟实验证明, 相同设计条件下, 复合区间定位对分布在同一连锁群上多个影响动态性状QTL的检测效果明显好于区间定位; 随着协同因子数目的增加, 复合区间定位不但能检测出更多的甚至所有的QTL, 而且对每个QTL分辨得更加清楚. 在实际应用过程中, 应针对动态性状的变化规律, 并考虑计算成本恰当地选择协同因子数目.