基于群Monte Carlo的大气噪声二维模型参数估计

发布时间：2017-08-19 15:26

  本文关键词：基于群Monte Carlo的大气噪声二维模型参数估计

  更多相关文章： 低频通信 非高斯噪声参数估计 二维大气噪声模型 Class A模型 群蒙特卡洛 并行计算

【摘要】：为解决多天线最佳接收下的多维非高斯噪声参数估计问题,提出了基于群蒙特卡洛的大气噪声二维模型参数估计方案,通过联合设计蒙特卡洛马尔科夫链和优化重要性重采样算法,实现噪声模型的全局最优参数估计。针对该算法高强度运算需求,在GPU平台上对核心运算作细粒度并行计算处理并优化设计,使运算速度大幅提升,以满足实时处理要求。仿真实验结果表明,该算法迭代收敛快,精度高,各参数估计相对误差普遍小于0.02,最大相对误差可控制在0.05以内,运算速度较传统计算有大幅度的提高,可充分满足低频通信系统中实时计算的要求。
【作者单位】： 解放军91635部队;解放军91388部队水声对抗技术重点实验室;
【关键词】： 低频通信 非高斯噪声参数估计 二维大气噪声模型 Class A模型 群蒙特卡洛 并行计算
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41304015) 装备预研基金项目(9140C290401150C29132)~~
【分类号】：TN911.4
【正文快照】： ***Foundation Item:The National Natural Science Foundation of China(No.41304015);The Advanced Research Foundation of Equipment(9140C290401150C29132)1引言在传统信号处理中,一般认为噪声服从高斯模型。文献[1]在加性高斯噪声基础上,研究了认知无线电网络中基于波达

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本文编号：701483