Метод синтеза эффективных оценок параметров сигналов с использованием функций от полных достаточных статистик

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Предложен метод синтеза эффективных оценок параметров случайного процесса, распределение отсчетов которого обладает полными достаточными статистиками. Метод основан на представлении оцениваемых параметров процесса в виде решения системы уравнений для математических ожиданий функций от полных достаточных статистик, подобранных таким образом, чтобы система уравнений была разрешима относительно оцениваемых параметров, с последующей заменой математических ожиданий в полученном решении на эти функции. Приведены условия, при выполнении которых получаемые оценки будут эффективными. Приведены примеры оценок параметров распределений выборок из равномерного распределения и аддитивной смеси гауссовского шума и последовательности прямоугольных импульсов с неизвестными амплитудами, показана их эффективность.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. Г. Вострецов

Новосибирский государственный технический университет; Институт горного дела им. Н.А. Чинакала СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: vostreczov@corp.nstu.ru
Россия, просп. К. Маркса, 20, Новосибирк, 630073; Красный просп., 54, Новосибирск, 630091

С. Г. Филатова

Новосибирский государственный технический университет; Федеральный институт промышленной собственности

Email: vostreczov@corp.nstu.ru
Россия, просп. К. Маркса, 20, Новосибирк, 630073; Бережковская наб., 30, корп. 1, Москва, 125993

Список литературы

  1. Woodward P.M. Probability and Information Theory with Applications to Radar. N.Y.: McGraw-Hill, 1953.
  2. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006.
  3. den Dekker A. J., Sijbers J. // Physica Medica. 2014. V. 30. № 7. P. 725.
  4. Разников В.В., Разникова М.О. Информационно-аналитическая масс-спектрометрия. М.: Наука, 1991.
  5. Xinya Li, Zhiqun D.D., Rauchenstein L.T., Carlson T.J. // Rev. Sci. Instrum. 2016. V. 87. № 4. Article No. 041502. doi: 10.1063/1.5012687
  6. Губарев В.В. Алгоритмы статистических измерений. М.: Энергоатомиздат, 1985.
  7. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Радио и связь, 1989.
  8. Миронов М.А. Марковская теория оптимального оценивания случайных процессов. М.: Изд-во ГосНИИАС, 2013.
  9. Emery A.F., Valenti E., Bardot D. // Measurement Sci. Technol. 2006. V. 18. № 1. P. 19. doi: 10.1088/0957-0233/18/1/003
  10. Morelli M., Moretti M. // IEEE Wireless Commun. Lett. 2013. V. 2. № 1. P. 42. doi: 10.1109/WCL.2012.100912.120508.
  11. Shieh W. // IEEE Photonics Technol. Lett. 2008. V. 20. № 8. P. 605. doi: 10.1109/LPT.2008.918873
  12. Сосулин Ю.Г. Теоретические основы радиолокации и радионавигации. М.: Радио и связь, 1992.
  13. Ivanov S.I., Liokumovich L.B., Medvedev A.V. // Proc. 2017 XX IEEE Int. Conf. on Soft Computing and Measurements (SCM). St. Petersburg. 24-26 May. N.Y.: IEEE, 2017. P. 11. doi: 10.1109/SCM.2017.7970480.
  14. Ivanov S.I., Liokumovich L.B., Medvedev A.V. Proc. 18 Int. Conf. NEW2AN. St. Petersburg. 26-27 Aug 2018/Eds by O.Galinina et al. Cham: Springer Switzerland AG, 2018. P. 666. doi: 10.1007/978-3-030-01168-0_61
  15. Zhuchkov K., Vasilchenko M., Zagrebneva A., Zavyalov A. // Sci. Rep. 2022 V. 12. P. 19932. doi: 10.1038/s41598-022-24457-2
  16. Vostretsov A.G., Filatova S.G. // J. Electronic Sci. Technol. 2023. V. 21. № 4. Article No. 100230. doi: 10.1016/j.jnlest.2023.100230
  17. Боровков А.А. Математическая статистика. М.: Наука, 1984.
  18. Закс Ш. Теория статистических выводов. М.: Мир, 1975.
  19. Акимов П.С., Бакут П.А., Богданович В.А. и др. Теория обнаружения сигналов. М.: Радио и связь, 1984.
  20. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979.
  21. Вострецов А.Г. // РЭ. 1999. Т. 44. № 5. С. 551.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024