“在代码的海洋里,有无尽的知识等待你去发现。我就是那艘领航的船,带你乘风破浪,驶向代码的彼岸。
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。
⛳️座右铭:行百里者,半于九十。
📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
突发间歇观测的参数估计是在特定观测条件下进行参数估计的一种方法。 在许多实际应用中,由于各种原因,观测往往不是连续进行的,而是呈现出突发和间歇的特点。例如,在传感器网络中,传感器可能由于能量限制、通信故障或环境干扰等因素,只能间歇性地进行观测;在某些动态系统中,观测可能只在特定的时间点或事件发生时才进行。 这种突发间歇观测给参数估计带来了挑战。传统的连续观测下的参数估计方法可能不再适用,需要开发专门针对突发间歇观测的技术。 对于突发间歇观测的参数估计,通常需要考虑以下几个方面:首先,要充分利用有限的观测数据,尽可能准确地估计参数。这可能涉及到对观测数据的有效处理和分析,以及选择合适的估计方法。其次,要考虑观测的不确定性和随机性,建立合理的统计模型来描述观测过程和参数的分布。此外,还需要考虑如何在间歇观测之间进行参数的更新和预测,以适应系统的动态变化。 突发间歇观测的参数估计在许多领域都有重要应用,如环境监测、工业过程控制、无线传感器网络等。通过有效的参数估计,可以更好地理解和控制系统的行为,提高系统的性能和可靠性。
📚2 运行结果
主函数部分代码:
MCnum = 500; %You can change this line
%
%IMPORTANT:
% If MCnum=1,
% only a single run is executed
% and the final result is Fig. 4
% of the submission,
% else
% Monte Carlo run is done (may take lots of time!)
% and final result is Fig. 5.
N = 100; %number of observations
num_states = 2; %number of markov chain states
stay_in_prob = 0.9; %markov chain state preservation probability
SNR_vec_dB = 10:3:20; %You can change this line
mean_vec = [0 1]; %You can change this line
noise_var_vec = [10 1]; %You can change this line
P = (1-stay_in_prob)/(num_states-1)*ones(num_states,num_states) + ...
(num_states*stay_in_prob - 1)/(num_states-1)*eye(num_states,num_states);
p0 = 1/num_states*ones(num_states,1);
r2 = @(x) round(x*100)/100;
SNR_0 = mean_vec(1)^2/noise_var_vec(1);
if MCnum==1,
thisSNR = 10^(SNR_vec_dB(1)/10);
tryEM_singlerun;
return;
end;
iterSNR = 0;
HCRB_all = zeros(length(SNR_vec_dB),1);
rms_all = zeros(length(SNR_vec_dB),3);
for thisSNR = 10.^(SNR_vec_dB/10);
thisSNR,
MCiter = 1;
mean_est = 0; square_est = 0;
mean_c_vec = zeros(2,MCnum); mean_e_vec = zeros(2,MCnum); mean_DP_vec = zeros(2,MCnum);
var_e_vec = zeros(2,MCnum); var_c_vec = zeros(2,MCnum);
while( MCiter<=MCnum),
state_seq = gen_markov_process(p0,P,N);
while sum(state_seq==2)<=N/5,
state_seq = gen_markov_process(p0,P,N); %make sure that signal
%is non-negligibly present
%in the observation vector
end;
num_segments_here = sum(diff(state_seq)~=0)+1;
thisSNRmean = sqrt(thisSNR)*mean_vec;
means = thisSNRmean(state_seq);
noise_vars = noise_var_vec(state_seq);
r = means + sqrt(noise_vars).*randn(1,N);
%%
%Segment and Estimate
[mean_est_DP,noise_var_est_DP] = segment_DP_est(r);
mean_DP_vec(:,MCiter) = mean_est_DP(:);
[mean_est_vec, noise_var_est_vec,posterior_prob_est_par] = segest_EM(r,P,p0,mean_est_DP,noise_var_est_DP);
mean_e_vec(:,MCiter) = mean_est_vec(:);
var_e_vec(:,MCiter) = noise_var_est_vec(:);
%Clairvoyant Estimator
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。
[1]许魁,张咪,夏晓晨,等.多用户大规模MIMO-OTFS信道参数估计方法[J/OL].陆军工程大学学报,2024(04):1-9[2024004].http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1902.E.20240830.1114.016.html.
[2]杨桐桐,张海亮,王澳,等.荷斯坦牛产后首次发情表现性状遗传参数估计[J/OL].畜牧兽医学报:1-10[2024-09-04].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1985.S.20240829.1536.016.html.