郭建军
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：郑州大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：河南省自然科学基金河南省教育厅自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于三阶累积量的多径时延估计被引量：4
- 2009年
- 研究多径传输条件下的时延估计问题。利用三阶累积量的一维切片作为高阶统计量,结合相关算法原理,提出一种新的时延估计算法。为提高时延估计精度,对相关数据进行了加权处理。该算法可有效抑制空间相关高斯噪声或对称分布噪声,得到非高斯信号准确的时延估计。算法具有计算量小,易于实现的优点。仿真结果表明了该算法的有效性。
- 张中华张端金郭建军耿妍
- 关键词：时延估计高斯噪声
- 基于四阶累积量的时延估计新方法被引量：4
- 2010年
- 针对无线电定位中的时延估计问题,考虑接收信号为窄带信号以及背景噪声为高斯分布的情况下,将四阶累积量的一维切片作为高阶统计量,结合希尔伯特变换,给出一种新的时延估计方法.该方法对相关峰值进行了锐化处理,提高了估计精度.与广义互相关法相比,该算法可有效抑制空间相关高斯噪声的影响,计算量小,易于实现.仿真结果表明了该方法的有效性.
- 张端金张中华郭建军张德静
- 关键词：四阶累积量时延估计希尔伯特变换高斯噪声
- 基于奇异值分解的Box-Jenkins模型参数估计算法
- 2008年
- 基于奇异值分解和递推广义增广最小二乘原理,提出了Box-Jenkins模型参数估计的一种递推算法.常规的递推广义增广最小二乘算法对舍入误差较为敏感,会导致协方差矩阵失去正定性和对称性,产生病态条件问题,引起数值不稳定现象.为了改善参数估计的性能,利用协方差矩阵的奇异值分解技术,推导出Box-Jenkins模型估计算法.该算法辨识精度高,收敛速度快,数值稳定性好.仿真表明,随着噪信比的增大,新算法仍然具有良好的性能.
- 郭建军张端金张中华
- 关键词：参数估计
