本文主要研究内容
作者章旭晖,沈雷,帅涛（2019）在《基于最小二乘样本拟合的复信号时延估计方法》一文中研究指出：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。
Abstract
zhen dui gao si sui ji xin hao zai chuan tong shi yan gu ji suan fa gu ji xia chu xian xing neng xia jiang de wen ti ,di chu yi chong ji yu zui xiao er cheng yang ben ni ge de shi yan gu ji suan fa 。shou xian gei chu hu xiang guan de dai jia han shu ,li yong sincnei cha gong shi cai yong you xian shu liang de yang ben gu ji xiang guan shu zhi ,zai tong guo zui xiao er cheng (LS)zhun ze zui xiao hua ji dai jia han shu qiu chu gu ji zhi ,gai gu ji zhi jie jin yu mo pian 。gei chu suan fa de ke la mei luo xia jie (CRLB)biao da shi ,bing jiang gai suan fa yu hu xiang guan suan fa 、ji yu zui xiao jun fang wu cha (MMSE)de suan fa jin hang xing neng bi jiao 。li lun fen xi yu shi yan jie guo biao ming ,suo di chu de ji yu zui xiao er cheng yang ben ni ge de suan fa xing neng you yu hu xiang guan suan fa yu ji yu MMSEde suan fa ,bing ju neng geng hao de bi jin ke la mei luo xia jie zhi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自软件导刊的章旭晖,沈雷,帅涛，发表于刊物软件导刊2019年02期论文，是一篇关于时延估计论文,高斯随机信号论文,最小二乘准则论文,内插公式论文,克拉美罗下界论文,软件导刊2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自软件导刊2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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