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针对传统最大似然估计计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然估计算法相结合,在ACOML算法的基础上,提出了一种用混沌序列初始化状态空间的改进蚁群算法MACOML(Muddleheaded ACO)。该方法使用混沌映射产生的初始状态空间来代替ACOML算法中的随机序列产生的初始状态空间,增加了初始解的遍历性,同时在寻优过程中增加了局部搜索。仿真结果表明:MACOML能保持最大似然估计方法的高分辨性能,而计算复杂度只是最大似然方法的1/20。 相似文献
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随机最大似然算法(Stochastic Maximum Likelihood,SML)具有优越的波达方位(Direction-of-Arrival,DOA)估计性能,但SML解析过程较高的计算复杂度限制了该算法在实际系统中的应用.针对SML计算复杂度高的问题,提出一种低复杂度的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),解决了传统PSO算法中粒子数多和迭代次数多的双重缺点.首先,根据天线获得的信号,将旋转不变子空间法(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)求得的闭式解作为DOA的预估计值,同时计算系统此时的信噪比以及SML在此信噪比下的克拉-美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).然后,根据DOA预估计值和当前CRB值在SML最优解的近邻范围内确定较小的初始化空间,并在该空间初始化少量粒子.最后通过设计合适的惯性因子w,使粒子以合理的速度搜索最优解.实验结果表明,改进PSO算法所需的粒子个数和迭代次数大约是传统PSO算法的1/5,降低了SML的解析复杂度,计算时间是传统PSO算法的1/10,因此在收敛速度上也有显著的优势. 相似文献
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为了解决室内目标跟踪系统中由于定位误差导致目标运动轨迹波动较大的问题,提出一种基于最大似然估计与卡尔曼滤波的融合目标跟踪算法.首先利用最大似然估计算法预测目标的运动轨迹,然后再利用卡尔曼滤波算法对预测结果进行滤波处理,进一步降低定位结果的误差.仿真结果表明,所提算法的定位误差均值为0.64 rn,比通用的最邻近算法性能... 相似文献
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MPSK信号的最大似然SNR估计方法 总被引:5,自引:1,他引:4
该文利用最大似然准则分别推导了对于MPSK信号的数据辅助SNR估计方法、判决指向SNR估计方法和一种新的盲信噪比估计方法。文章对这些算法的性能进行了分析和计算机仿真,并与其它一些SNR估计算法进行了比较。分析和仿真的结果显示数据辅助的SNR方法性能优越,很好地符合了信噪比估计性能下限(CRLB)。判决指向算法性能依赖于判决的准确程度,在高信噪比时性能较好;而在低信噪比条件时,特别是小于OdB以后其估计有较大偏差。新的盲SNR估计算法对于BPSK信号具有估计范围广、精度高和复杂度小的特点,但是当M增加时性能会明显下降。 相似文献
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在OFDM系统中,实现符号定时和载波频率同步是实现OFDM技术的关键。一种盲同步算法是基于CP(循环前缀)的最大似然估计,该算法利用CP与该符号尾部数据的相关关系来实现符号定时和载波同步。然而使用这种算法当信号在时变多径信道中传输时,系统性能会明显降低。提出一种新型的CP结构,把CP分为两部分,其中一部分是复制前一个符号开头,另一部分是复制当前符号的尾部。CP的个数不变,所以CP的两部分个数各占CP的一半。利用这种新型的CP结构,FFT的起始时刻就可以落到有效数据段内(符号定时误差的绝对值应该小于CP/2)。OFDM的系统性能也能得到明显的改善。 相似文献
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在考虑分布式多入多出(MIMO)系统中各收发天线对之间的频偏均可能不同的一般情况下,推导出了平坦衰落MIMO信道模型下的最大似然频偏估计.针对收端是否采用分布式天线的两种不同情况,分别提出了一种只涉及一维最大化问题的较低复杂度频偏估计方法.仿真结果表明,所提频偏估计方法在平坦衰落MIMO信道下可以获得令人满意的估计性能;而在收端仍采用集中式天线这一特殊情况下,利用所有接收天线上的接收信号进行联合估计,可以进一步提高估计性能. 相似文献
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《现代电子技术》2016,(8):26-29
DOA估计理论的传统算法中,最大似然DOA估计方法能准确地估计出目标方向角度,性能优良,并且具有很好的稳定性。与MUSIC及其他的子空间分解类算法相比,在信噪比较低、小快拍信号时,最大似然DOA估计算法优势更为突出。但是由于其自身算法复杂度较高的缺陷而碍于工程上的应用。针对这一问题,将蝙蝠算法与最大似然算法相结合,应用于信号的DOA估计,利用蝙蝠搜索算法搜索路径优、寻优能力强的优点,快速搜索到似然函数的全局最优值,优化多维非线性的估计谱函数。仿真结果表明,蝙蝠搜索算法有效地克服最大似然DOA估计中存在的运算量大,计算复杂度高等问题,通过与其他经典的仿生智能优化算法相比较,该方法体现出更好的收敛性。 相似文献
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利用多普勒信息的波达方向最大似然估计方法 总被引:11,自引:3,他引:8
为了充分利用信号的时域特性来改善信号波达方向(DOA)的估计性能,本文从最大似然估计出发,推导出了有限快拍,低信噪比情况下多普勒信号波达方向的迭代估计计算法,为进一步减小运算量,本文还推导了一种简化算法,本文提出的两种算法对低信噪比,少快拍数下多普勒信号的DOA估计性能比不利用时域特性的ML方法有明显改善,Monte-Carlo实验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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最大似然波达方向(DOA)估计具有最优的理论性能,但是存在计算量过大的问题。为了降低最大似然DOA估计的计算量,将参数估计转化为高维非线性函数的优化问题,并提出了一种新的优化算法。首先利用波束形成法对空间谱进行预估计并根据空间谱信息构造一组满足“预估分布”的初始解,这组初始解以较大概率落在全局最优解的局部吸引域中。然后将其中适应度最大的一个初始解作为局部搜索的起点。网格爬山法是一种以网格为单元的局部搜索方法,比传统爬山法更加高效和稳定,因此采用该方法获取全局最优解。新算法不仅能够得到精确的参数估计,同时具有较高的计算效率,计算机仿真显示新算法的计算效率高于基于粒子群优化的最大似然DOA估计算法。 相似文献
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In this paper, we address the problem of closely spaced source localization using sensor array processing. In particular, the performance efficiency (measured in terms of the root mean square error) of the unconditional maximum likelihood (UML) algorithm for estimating the direction of arrival (DOA) of near‐field sources is evaluated. Four parameters are considered in this evaluation: angular separation among sources, signal‐to‐noise ratio (SNR), number of snapshots, and number of sources (multiple sources). Simulations are conducted to illustrate the UML performance to compute the DOA of sources in the near‐field. Finally, results are also presented that compare the performance of the UML DOA estimator with the existing multiple signal classification approach. The results show the capability of the UML estimator for estimating the DOA when the angular separation is taken into account as a critical parameter. These results are consistent in both low SNR and multiple‐source scenarios. 相似文献
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目标回波的多普勒和方位参数能体现目标的重要特征.本文从参数的最大似然估计出发,采用非线性来放大似然函数并构造一个新的代价函数,该函数能更明显区分局部和全局最佳值.针对新代价函数的复杂形式,我们提出了基于蒙特卡洛的重要性采样方法来求解最佳值,并给出了重要性函数的一种选取方法.该方法不仅在低信噪比和小样本数条件下性能良好,而且各个参数自动配对并适用于任意的已知阵型.与已有的基于子空间的联合估计算法的仿真比较表明,本文提出的算法在性能上非常接近参数估计的CRLB. 相似文献
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基于最大似然算法的OFDM同步技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
同步问题是卫星通信中的一个关键问题,直接关系到通信系统的性能。文中简要介绍了OFDM的同步技术,主要讨论了符号定时同步和载波同步。最大似然估计算法在OFDM符号定时同步和载波频率同步中得到了广泛的应用,通过最大似然估计方法,避免了基于导频符号的同步估计带来的频率和功率资源的浪费,通过仿真可以看到,能够很好地实现OFDM系统的符号同步和载波同步。 相似文献
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为了充分利用多输入多输出(multiple input multiple output ,MIMO )声纳的虚拟阵列孔径的性能,针对目标的方位估计问题,提出了一种M IMO声纳系统的目标方位估计方法,该方法由发射阵列发射正交信号,接收阵列首先对接受信号进行匹配滤波,然后构造子空间拟合关系,最后采用马尔可夫蒙特卡罗吉布斯抽样方法解决子空间拟合求解运算量大的问题.仿真研究表明,两目标条件下,采用该方法的MIMO声纳系统方位估计精度在中低信噪比条件下接近MIMO最大似然方位估计,优于其它MIMO阵列方位估计方法,而运算量只是最大似然方法的约1/4.水池试验结果验证了算法的有效性. 相似文献