高斯混合噪声中弱信号的Rao检测方法

• 作者: 方前学 王永良 王首勇
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合噪声 参数估计 矩-EM算法 Rao检测
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 751-754
• 页数: 4页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 3057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2009.05.013

摘要

期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法是求解参数最大似然估计(MLE)的最优迭代算法,但若参数初始化不恰当,会使估计值落入"初值陷阱",导致错误的参数估计值.为此,本文提出了估计高斯混合噪声参数的矩 - EM算法,即先求参数的矩估计,并用矩估计值初始化参数,再通过EM迭代算法估计参数.在此基础上,经高斯化滤波,导出了高斯混合噪声背景下未知幅度弱信号的Rao检验统计量.仿真结果表明,矩 - EM算法可以更准确地估计噪声参数;基于矩 - EM算法的Rao检测性能优于基于EM算法的Rao检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永良	空军雷达学院科研部	155	2390	25.0	39.0
2	王首勇	空军雷达学院重点实验室	48	416	12.0	17.0
3	方前学	国防科技大学电子科学与工程学院	10	26	3.0	4.0