为了更好地拟合实际数据,本文提出了混合广义线性模型并进行参数估计.首先,基于异质总体的一阶矩以及二阶矩存在的条件下,运用混合广义线性模型对子总体的均值进行建模,构造扩展拟似然和伪似然函数,然后利用 EM算法对均值参数、散度以...为了更好地拟合实际数据,本文提出了混合广义线性模型并进行参数估计.首先,基于异质总体的一阶矩以及二阶矩存在的条件下,运用混合广义线性模型对子总体的均值进行建模,构造扩展拟似然和伪似然函数,然后利用 EM算法对均值参数、散度以及混合比例进行估计,并通过 Monte Carlo模拟验证所提出的模型参数估计方法的有效性.最后,实例研究的结果表明本文的模型和方法是科学实用的.展开更多
针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival,DOA)跟踪问题,提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先,利用多伯努利随机有限集(random finite set,RFS)描述状态过程的随机性,并直接利用...针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival,DOA)跟踪问题,提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先,利用多伯努利随机有限集(random finite set,RFS)描述状态过程的随机性,并直接利用从传感器阵列中获得单快拍量测。其次,采用空间平滑技术对单快拍量测进行处理,得到伪协方差矩阵,并进行奇异值分解。最后,用多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)谱函数作为伪似然函数进行多伯努利DOA跟踪。仿真结果表明,该算法能实时有效跟踪单快拍量测下的时变信源DOA状态,且能准确估计信源个数。展开更多
文摘为了更好地拟合实际数据,本文提出了混合广义线性模型并进行参数估计.首先,基于异质总体的一阶矩以及二阶矩存在的条件下,运用混合广义线性模型对子总体的均值进行建模,构造扩展拟似然和伪似然函数,然后利用 EM算法对均值参数、散度以及混合比例进行估计,并通过 Monte Carlo模拟验证所提出的模型参数估计方法的有效性.最后,实例研究的结果表明本文的模型和方法是科学实用的.
文摘针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival,DOA)跟踪问题,提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先,利用多伯努利随机有限集(random finite set,RFS)描述状态过程的随机性,并直接利用从传感器阵列中获得单快拍量测。其次,采用空间平滑技术对单快拍量测进行处理,得到伪协方差矩阵,并进行奇异值分解。最后,用多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)谱函数作为伪似然函数进行多伯努利DOA跟踪。仿真结果表明,该算法能实时有效跟踪单快拍量测下的时变信源DOA状态,且能准确估计信源个数。
