科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2015年
20期
58-65
,共8页
最大似然加权算法%α稳定分布噪声%时延估计%分数低阶统计量%函数变换
最大似然加權算法%α穩定分佈譟聲%時延估計%分數低階統計量%函數變換
최대사연가권산법%α은정분포조성%시연고계%분수저계통계량%함수변환
maximum likelihood weighted algorithm%α stable distribution noise%time delay estimation%fractional lower order statistics%function transform
针对α稳定分布噪声环境下的时延估计问题,对最大似然加权估计法进行改进,给出了三种高效实用的新算法.首先,以分数低阶统计量为基础,提出了一种基于分数低阶统计量的最大似然时延估计算法(FLO-ML算法);其次,通过函数变换,提出了两种不依赖于分数低阶统计量的新算法(Log-ML算法和UDE-ML算法);进一步,本文还详细讨论了三种新算法的适用范围及计算复杂度.仿真分析表明,三种新算法均能在分数低阶α稳定分布噪声环境下实现准确的时延估计,其性能优于同类算法,同时三种新算法都能在传统高斯噪声环境下保持良好的稳健性.
針對α穩定分佈譟聲環境下的時延估計問題,對最大似然加權估計法進行改進,給齣瞭三種高效實用的新算法.首先,以分數低階統計量為基礎,提齣瞭一種基于分數低階統計量的最大似然時延估計算法(FLO-ML算法);其次,通過函數變換,提齣瞭兩種不依賴于分數低階統計量的新算法(Log-ML算法和UDE-ML算法);進一步,本文還詳細討論瞭三種新算法的適用範圍及計算複雜度.倣真分析錶明,三種新算法均能在分數低階α穩定分佈譟聲環境下實現準確的時延估計,其性能優于同類算法,同時三種新算法都能在傳統高斯譟聲環境下保持良好的穩健性.
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