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1.
一元线性模型回归系数的一种广义估计 总被引：2，自引：0，他引：2
采用广义估计β（K）=[X′X)^-1-QKQ′（X′X）^-2]X′y估计一元线性模型中的回归系数β,通过K值的选取,可使β（K）的均方误差MSE小于β的LS（最小二乘）估计β＊的MSE。 相似文献
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针对高斯随机信号在传统时延估计算法估计下出现性能下降的问题,提出一种基于最小二乘样本拟合的时延估计算法。首先给出互相关的代价函数,利用sinc内插公式采用有限数量的样本估计相关数值,再通过最小二乘（LS）准则最小化其代价函数求出估计值,该估计值接近于无偏。给出算法的克拉美罗下界（CRLB）表达式,并将该算法与互相关算法、基于最小均方误差（MMSE）的算法进行性能比较。理论分析与实验结果表明,所提出的基于最小二乘样本拟合的算法性能优于互相关算法与基于MMSE的算法,并且能更好地逼近克拉美罗下界值。 相似文献
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本文分析了自适应算法的原理,研究了最小均方（LMS）算法和归一化最小均方（NLMS）算法的区别,给出了有源噪声控制的仿真系统,并进行了仿真实验,在输入信号变化较大时,NLMS算法也能够维持稳定,并比LMS的收敛速度快. 相似文献
6.
针对移动环境下传输信道不稳定,从而造成数据丢失、语音频质量下降等问题,提出了一种基于丢包率的改进前向纠错算法。通过在接收端采用改进型归一化最小均方误差（MLMS）预测器来预测下一个前向纠错块中的丢帧个数,根据丢帧个数计算下一次的丢包率。该丢包率反映了当前的网络状况,这样发送端就可以根据接收端反馈回来的丢包率和丢包个数采取最佳的前向纠错编码方案。仿真实验结果表明,与传统前向纠错算法相比,该算法具有明显优势。 相似文献
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上行链路的大规模多入多出（MIMO）系统信号检测中,最小均方误差（MMSE）算法由于涉及矩阵求逆运算使得算法复杂度过高。为改善这一缺点,在传统MMSE算法的基础上,通过设计一种新的迭代方式代替矩阵求逆,使原算法的复杂度降低了一个数量级。理论分析及仿真表明,改进算法显著改善了传统MMSE算法的复杂度,仅需少量迭代次数就能快速向理想MMSE矩阵求逆检测算法收敛。 相似文献
8.
多元线性模型回归系数的有偏估计 总被引：4，自引：0，他引：4
林宝德 《宁德师专学报(自然科学版)》2000,(1)
采用有偏估计B∧(k) =[(X′X) - 1-k(X′X) - 2 ]X′Y估计多元线性模型中的回归系数B ,通过k值的选取 ,可使 β∧(k) =Vec[B∧(k) ]的均方误差MSE小于 β =Vec(B)的LS(最小二乘 )估计β 的MSE . 相似文献
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闻斌 《常熟理工学院学报》2007,21(4):15-19
理论研究和实践结果表明,线性回归模型中最常用的方法——最小二乘法,在一些情况下表现不理想,因此近些年来,统计学家提出了许多替代方法供选择使用。本文通过参数经验Bayes(PEB)方法构造线性回归模型中可估函数的经验Bayes(EB)估计,并分别在均方误差(MSE)准则及均方误差矩阵(MSEM)准则下讨论它相对于最小二乘(LS)估计的优良性。 相似文献
10.
最小二乘参数估计的递推算法是系统参数辨识中最基本、最成熟的方法。文章首先介绍了最小二乘法的递推算法原理和本识别系统的框架流程图,然后针对文章的算法分别阐述了服从N（0,1）正态分布自相关随机噪声v（k）的产生方法。文章着重介绍了利用C语言编程对一个简单系统的参数辨识实现最小二乘参数估计的递推算法,详细说明了本系统各个环节的C语言实现,并通过matlab仿真对数据进行了详细的分析。从仿真实验结果可以看出,试验数据符合试验要求,系统的参数辨识实现最小二乘参数估计的递推算法的效果令人满意。 相似文献
11.
针对移动通信中目标方位变化比信道衰落变化慢的特点，首先利用子空间分解法估计出目标信号的导向矢量，并用估计出的导向矢量构造一个约束条件，然后用业务信号在约束最小二乘准则下估计信道失量，本用带投影的迭代最小二乘(ILSP)算法求解约束最小二乘问题，导频用于ILSP算法的初始化，通过ILSP算法的迭代过程，可以逐步提高信道矢量估计和符号检测的精度．仿真结果表明：与传统二维RAKE接收机相比，本提出的算法使系统的性能得到了有效改善． 相似文献
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最近的一些研究表明,在接收机利用可用的信道估计误差的统计时,可以显著提高检测性能.对此,提出了一种基于改进期望最大化（EM）算法的数据辅助信道估计,它通过在每次迭代中提供估计误差的统计信息,减少在各自的接收器信道估计误差的影响.仿真结果表明,与传统的EM及VBEM算法相比,在不需增加接收机复杂程度的情况下,改进的EM算法在估计精度上优于其对应的传统估计方法,有效降低了信道估计误差,其误码性能接近理想信道时的性能. 相似文献
13.
针对传统GSC算法在处理大型阵列天线时,所需运算量大、工程上难以应用等问题,提出一种基于波束域LC-GSC的降秩波束形成算法。与传统GSC算法相比,它能够在期望信号和特定干扰方向上形成约束响应,利用构造的转换矩阵将信号变换到波束域,并能够降低计算量,加快自适应收敛速度。根据信号特征值大于噪声特征值,可以得到波束域协方差矩阵逆的高次幂基本等价于信号子空间,信号子空间的求取也方便构造阻塞矩阵。降秩矩阵可以利用GSC下支路的快拍数构造,进一步降低运算量。最终根据算法得到自适应权矢量,为了使系统有更好的信噪比稳健性,可以将权矢量向信号子空间投影。通过对GSC算法进行分析并改进,给出算法在FPGA上的实现方案。实验仿真表明,该算法能够在期望信号方向准确形成主瓣,干扰方向准确形成零陷且副瓣电平降低5~10dB。基于波束域LC-GSC的降秩波束形成算法有很好的波束形成性能,算法稳健性较好。 相似文献
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姚洁 《宁德师专学报(自然科学版)》2009,21(2):168-174
在CDMA（Code Divisin Muhiple Access,码分多址）通信系统中,由于多个用户的随机接人,所使用的扩频码集一般并非严格正交,码片之间的非零互相关系数将引起各用户间的干扰,这种干扰称为多址干扰．为了能够有效的抑制CDMA移动通信系统中的多址干扰,抗“远近效应”,就引进了多用户检测（MUD）．多用户检测技术在传统检测的基础上,能有效地消除MAI的影响,从而改善系统性能,增大系统容量．对系统中的多用户检测技术和与之密切相关的MMSE检测技术进行了研究． 相似文献
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16.
当期望信号导向矢量失配以及采样协方差矩阵中包含期望信号时,传统自适应波束形成器性能会下降。对此问题,提出了一种基于协方差矩阵重构的稳健波束形成算法。该算法首先通过对期望信号和干扰的大致来波方向范围进行积分以估计出导向矢量,然后利用主模式抑制去除信号间多余的相干性,并重构出最终的协方差矩阵。仿真实验表明,该算法提高了期望信号导向矢量失配时的稳健性,降低了对快拍数的敏感性。 相似文献
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OFDM系统改进的迭代联合信道估计与符号检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
在正交频分复用 (OFDM)无线通信系统中 ,系统的吞吐量和数据速率受到导频因素的制约 ,这种情况在高速移动环境下尤为明显 .本文提出了一种改进的迭代联合信道估计与符号检测算法 ,以提高系统的吞吐量和数据速率 .首先降低导频功率来提高系统的吞吐量 ,然后在一个OFDM符号内 ,通过迭代进行的信道估计与符号检测来提高系统的误码率 .每个OFDM符号的初始信道估计值取自上一个OFDM符号的信道估计 ,从而该算法能有效地跟踪衰落信道的变化 ,因此导频的数目可以大大降低 .仿真结果显示 ,与传统的迭代算法相比 ,本文提出的算法能提供更好的误码性能 . 相似文献
18.
为了提高非视距(NLOS)环境下无线定位的准确性和可靠性,提出了一种利用数字广播信号进行移动台定位的神经网络方法.该方法利用神经网络的学习特性和逼近任意非线性函数的能力,建立到达时间(TOA)和到达时间差(TDOA)测量数据与坐标之间的映射关系.将神经网络的连接权值作为非线性动态系统的状态量进行估计,用基于扩展卡尔曼(EKF)的实时神经网络训练算法来训练多层感知器网络.由于基于EKF的训练算法给出的是连接权值的近似最小方差估计,其收敛性要优于误差反向传播(BP)算法.仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于BP基的神经网络算法和最小二乘算法;且该定位方法不依赖于特定的NLOS误差分布,也无需视距(LOS)和非视距识别. 相似文献
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针对接收IQ不平衡的OFDM系统,设计了横跨2个OFDM符号的特殊训练结构.提出了一种高效的时域最小二乘(TD-LS)信道估计和一种低复杂度的频域高斯消元补偿算法来消除IQ失真.前者与传统的频域LS算法相比,信道估计噪声的影响降低了N/(L+1)倍,其中N为子载波总数,L+1为循环前缀长度;后者实现复杂度低,每个OFDM符号仅需要2N次复数乘法.仿真结果表明:由于充分挖掘了信道参数的时域特性,提出的TD-LS信道估计算法与传统的FD-LS算法相比获得了可观的信噪比增益;提出的低复杂度的GE补偿算法能够获得与基于LS的频域补偿方案几乎相同的误码性能. 相似文献