基于混合矩的极化SAR图像K分布模型参数估计新方法

K分布模型在极化合成孔径雷达(PolSAR)图像建模领域中获得广泛应用。其模型参数估计的精度将直接影响到模型拟合的准确性。目前普遍采用的K分布参数估计方法是基于协方差矩阵Mellin变换的对数累积量的估计方法。但是该方法没有解析的表达式,数值计算运算时间较长,另外在形状参数1时估计偏差较大。为此该文提出一种基于|z|rlg|z|混合矩的参数估计新方法,该方法对不同形状参数值下的参数估计具有较好的适应性,并且在值较小时估计性能优于对数累积量方法。同时在r=1/d时该方法有解析的表达式,其运算时间优于对数累积量方法。最后用仿真数据和实测数据对新方法和已有参数估计方法的结果进行了比较,验证了基于混合矩估计方法的准确性与有效性。该方法为PolSAR图像统计模型参数的快速有效估计提供了新手段。     

广义K分布杂波模型参数估计

假设杂波散斑分量和幅度调制分量均服从广义Gamma分布是广义K分布杂波模型的前提条件.本文以参数解耦技术为突破点,提出了一种杂波模型参数估计算法,将一个四维非线性最优化问题转化为一个一维最优化问题,从而降低了计算量和所需样本数,提高了估计性能.仿真结果验证了算法的有效性与准确性.     

一种K分布杂波参数估计的快速算法

该文对K分布杂波模型统计特性做了深入分析和推导,提出了一种新的运用样本算数平均和几何平均的高精度低运算量的K分布杂波模型参数估计快速算法,并对算法的估计精度作了理论评价。最后进行了计算机仿真实验,实验结论证实了文中所提出算法的有效性与准确性。     

基于Mellin变换的K分布参数估计新方法

 K分布是目前SAR图像建模领域应用最广泛、最著名的统计模型之一.当前普遍采用的是基于矩估计的参数估计方法,但其存在等效视数值需要经验获取、容易出现错误估计以及造成K分布失效等问题.为此,本文提出了一种基于Mellin变换的K分布参数估计新方法.该方法以Mellin变换为基础,详细推导了K分布对应的第一个、第二个第二类型的特征函数和它们各自对应的对数矩和对数累积量,最终获得了K分布参数估计简洁的迭代表达式.所提方法不但有效克服了K分布失效的问题,更为重要的是,其把视数同形状参数、尺度参数一样视为待估计的参数,且能够快速准确地迭代出它们的估计值,保证了K分布的拟合精度.实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于矩方法的K分布杂波参数估计研究

从参数估计的精度和算法复杂度两个方面分析比较了矩与最大似然结合（MOM／ML）、分数阶矩、二／四阶矩、算术与几何均值比（MA／MG）、正规化对数估计（NLE）、对数方差和zlog（z）期望等7种基于矩方法的K分布形状参数估计算法的性能,证明了几种估计算法之间的关系。最后,结合K分布在雷达信号处理应用中的参数范围,给出了K分布雷达杂波参数估计的选择方案。     

K分布海杂波参数估计方法研究

K分布模型在雷达杂波分析、建模、仿真及雷达目标检测中有着广泛应用,因此K分布杂波的参数估计方法非常重要。已有的K分布杂波的参数估计方法较多,然而在实际应用中缺乏从众多估计方法中选择合适方法的标准。本文针对常见的几类k分布参数估计方法,通过计算机仿真进行性能分析和比较,得出不同条件下选择参数估计方法的基本原则,并且将其应用于实际的海杂波数据建模分析中,从而对工程实践起到了指导作用。     

一种新的K分布形状参数估计器

该文提出了一种将已有的U估计器和X估计器结合起来估计K分布形状参数的新估计器。仿真结果表明,与以前提出的方法相比,新估计器在我们所关心的小v值范围能够提供更加准确的形状参数估计,几乎相当于通过数值方法计算的最大似然估计器的性能。     

基于多维矩特征联合的K分布杂波参数估计

K分布杂波参数估计在海洋雷达自适应目标检测中起着关键作用。传统的矩估计器通过联立两个矩求解参数,其估计性能受限于有限矩的信息。因此,本文提出一种基于多维矩特征联合的参数估计方法,旨在拓展矩信息的维度。首先,从观测数据中,提取多个精心设计的线性矩和对数矩,构建一个特征向量。其次,将传统基于统计分布的参数估计问题转换为非线性优化问题。然后,通过引入梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）算法,建立特征向量和形状参数之间的函数关系,实现形状参数的估计。此外,推导证明特征向量与尺度参数的独立性以及二阶矩只依赖于尺度参数,从而解决两个参数估计的相关性问题。最后,仿真和实测数据结果表明,所提估计器能利用多个矩的丰富信息,进一步提高参数估计性能。特别是在小形状参数时,其估计性能显著优于现有矩估计法和zrlog(z)期望法。     

对K分布形状参数的M估计器的再改进

K分布形状参数的M估计器是一种估计精度比较高的估计器,2005年由郝程鹏提出,2007年得到了进一步的改进。该文对2007年的改进的M估计器进行了进一步的改进,省去了其中的一些中间环节,仿真实验证明,该文方法显著提高了估计器的精度与效率。     

基于原点矩偏导的K分布杂波参数估计

K分布的参数估计研究对于雷达杂波特性预测和估计具有重要意义。基于矩估计的K分布参数估计方法通过联立不同阶原点矩进行参数求解,这些不同阶数下的联合,在数据长度受限情况下会产生误差。因此,通过计算原点矩偏导和原点矩之间的关系,推导出了一种新的K分布杂波参数估计方法。该方法在同阶原点矩的条件下进行参数估计,避免了不同阶原点矩之间的估计误差,具有更好的估计性能。通过仿真和实测杂波数据,分析比较了该方法与其他矩估计法的参数估计有效率和估计精度,该方法具有100%的估计有效率且估计精度更高。高阶矩对数据敏感,在矩估计法中应尽量选取低阶矩,通过合理选取阶数k可以得到较为理想的估计结果和精度。     

矢量空间秘密共享-多重签名方案

本文把矢量空间秘密共享方案与多重签名方案结合起来,提出了一种新的签名方案,即矢量空间秘密共享-多重签名方案,并对该方案的安全性进行了分析.在该方案中,任何参与者的授权子集能容易地产生群签名,而参与者的非授权子集不可能产生有效的群签名,验证者可通过验证方法验证个体签名和群签名的合法性.该方案能保证一个参与者的授权子集的群签名不能被其他参与者子集所伪造,而且可以跟踪被怀疑的伪造者并将其曝光.该方案能抵御各种可能的攻击.     

Performance and Measures of Performance for Estimators of Brain Potentials Using Real Data

A number of filtering and smoothing procedures have been proposed for estimating evoked brain potentials. Their common goal is to reduce noise further than averaging. A statistical method is proposed for comparing these estimators for real data, thereby avoiding the use of simulated data, which usually are not representative of the shapes encountered for signal and noise and might also rely on some artificial assumptions. This approach is applied to visual evoked potential (both flash and pattern reversal). Filtering methods offer substantial gains in mean square error, but most of the gain is obtained trivially by attenuating the average. This points out the need for also using other loss functions. In terms of these, adaptive filtering brings at best gains equivalent to smoothing.     

Joint Angular- and Delay-Domain MIMO Propagation Parameter Estimation Using Approximate ML Method

In this paper, we derive an estimation method that jointly estimates the parameters of the concentrated propagation paths and the distributed scattering component that are frequently observed in multiple-input multiple-output (MIMO) channel sounding measurements. The joint angular-delay domain model leads to a correlation matrix with high dimensionality, which makes direct implementation of a maximum-likelihood (ML) estimator unfeasible. We derive low-complexity methods for computing approximate ML estimates that exploit the structure of the covariance matrices. We propose an iterative two-step procedure that alternates between the estimation of the parameters of the concentrated propagation paths and the parameters of the distributed scattering. For the distributed scattering, the estimator first optimizes the parameters describing their time-delay structure. Then, using the estimated time-delay parameters, the parameters of the angular distributions are optimized. We present simulation results and compare the estimated time-delay and angular distributions to the actual distributions, demonstrating that high-quality estimates are obtained. The large sample performance of the estimator is studied by establishing the Cramer-Rao lower bound (CRLB) and comparing it to the variances of the estimates. The simulations show that the variance of the proposed estimation technique reaches the CRLB for relatively small sample size for most parameters, and no bias is observed.     

Enhancing the Performance of Spectrum Mobility in Cognitive Radio Local Area Networks Using KF-ABF-SRE Estimators

Wireless Personal Communications - This paper aims at improving the performance of spectrum mobility in cognitive radio local area networks under a congested environment. Due to the atmospheric...     

Performance Analysis of Linear and Hybrid Precoding on Massive MIMO System Using Truncated Polynomial Expansion

Wireless Personal Communications - In a communication system, ultra-wideband (UWB) is the most promising solution because of its high speed, high data rate, and short-range communication. However,...     

An Approximate Method for the Performance Analysis of Buffer Insertion Rings

A new analytic approach for the performance evaluation of buffer insertion rings is proposed which overcomes the basic limitations of former analyses. Key to our analysis is that the global performance model of a buffer insertion ring is decomposed into submodels in such a way that the basic interdependence of interarrival and transmission times of the frames transmitted is taken into account. The analysis itself is relatively straightforward and yields simple and explicit results for the mean delays of the frames. For special traffic patterns, the analysis is exact, for the general case, it is approximate but its accuracy turns out to be high, as comparison with simulation results shows.     

Monte Carlo Comparisons of Parameter Estimators of the 2-parameter Weibull Distribution

A Monte Carlo Simulation was carried out in order to compare three different estimators of the 2-parameter Weibull distribution. The estimators were the ML (maximum likelihood) estimators and two other estimator pairs suggested by Bain & Antle. The Bain-Antle estimators are better than the ML estimator for small samples (in that their bias, standard deviation, and rms error are smaller), whereas the ML estimator is superior in large samples.     

利用FFT的DVOR空间辐射场性能参数监视

多普勒甚高频全向信标（DVOR）是民用航空重要的测向导航系统,快速准确完成其空间辐射场性能参数的监视是保障DVOR安全运行的前提。在给出利用快速傅里叶变换（FFT）提取DVOR空间辐射场性能参数及监视流程的基础上,详细阐述了利用FFT提取相应性能参数的解算过程,提出了利用FFT检测DVOR调频副载波“缺口”的方法,并给出了相应理论基础。仿真实验表明,利用FFT能快速高精度地提取相应性能参数。通过改变无“缺口”时调频副载波的振幅进行多次实验,验证了所提“缺口”检测方法的可行性,并获得判决“缺口”的基本准则,即当调频副载波在10 080 Hz处的幅值比无“缺口”时的调频副载波幅度下降5.1 d BV时,便可判断调频副载波出现“缺口”。     

估计时变幅值复线性调频信号的循环平稳方法及其统计性能分析

本文分析了利用循环平稳方法估计离散时间变幅值复线性调频（ＬＦＭ）信号参数的渐近统计性能，表明所得的时变幅值ＬＦＭ信号参数估计的均方差与相应的Ｃｒａｍｅｒ－Ｒａｏ界关于Ｔ的收敛性具有相同的数量级。模拟结果验证了所得结果的正确性。