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[发明专利]基于改进3D-ESPRIT算法的散射中心模型参数估计方法-CN202010666490.4在审
发明人：郑舒予;张小宽;周剑雄;宗彬锋;赵唯辰;徐嘉华 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：提供一种基于改进3D‑ESPRIT算法的散射中心模型参数估计方法，包括下列步骤：获取目标极化电磁散射数据；建立汉克尔Hankel矩阵；平方处理；奇异值分解；构造过程矩阵Fx；利用前文中的置换矩阵J求得雷达坐标系y方向、z方向对应的信号子空间；计算主特征值向量及其对应元素；散射强度参数求解。该方法有效延长可利用目标电磁散射回波数据的长度，能够进一步提高算法的参数估计性能与噪声鲁棒性。
基于改进 esprit 算法散射中心模型参数估计方法

[发明专利]一种电网数据质量综合提升系统-CN201310500558.1在审
发明人：陈颖;黄少伟;余诺;葛愿;汪石农 -专利权人：芜湖大学科技园发展有限公司
申请日： 2013-10-22 - 公布日： 2014-03-05 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种电网数据质量综合提升系统，集开关估计模块、拓扑估计模块、状态估计模块、参数估计模块于一体，实现电网量测数据、模型数据的综合提升。开关估计模块对电网中断路器、刀闸的状态进行在线辨识和修正，并给出可疑开关列表；拓扑估计模块面向多源数据实现遥信数据在线辨识，列出电网中的拓扑岛和拓扑节点；状态估计模块将多种估计算法相融合对外提供在线状态估计服务和离线状态估计服务；参数估计模块包括参数辨识、估计与评估，实现电网参数的在线辨识。
一种电网数据质量综合提升系统

[发明专利]认知无线电通信系统中认知用户对授权用户基于能量感知的参数估计方法-CN201310631265.7有效
发明人：马琳;杨小龙;谭学治;何晨光;迟永钢;魏守明 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2013-11-28 - 公布日： 2014-02-19 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：认知无线电通信系统中认知用户对授权用户基于能量感知的参数估计方法，属于授权用户参数估计技术领域。本发明是为了解决认知无线电通信系统中，认知用户在授权用户出现时进行频谱切换，无法获取授权用户的参数，进而无法最大化其效益的问题。它首先建模获得授权信道模型，获得授权信道的状态概率分布；再利用隐式马尔可夫模型描述授权信道的繁忙与空闲状态变化，获得授权信道的隐藏状态转移概率矩阵；通过能量感知方法计算获得检测概率和虚警概率；进而获得混淆矩阵；最后利用Baum-Welsh算法对隐式马尔可夫模型进行估计，获得隐式马尔可夫模型的估计值。本发明用于对授权用户进行参数估计。
认知无线电通信系统用户授权基于能量感知参数估计方法

[发明专利]一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法-CN202211167996.6在审
发明人：张启雷;于雷;何峰;计一飞;张永胜;董臻;李德鑫;孙造宇;金光虎;何志华 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了雷达信号处理技术领域的一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法。该高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法包括以下步骤：对高机动目标的雷达回波进行脉冲压缩、邻域互相关处理并提取自相关项；设计感知矩阵，利用贝叶斯压缩感知算法重构稀疏信号提取目标高阶运动参数；进行高阶相位补偿，校正线性相位，获取相参积累并进行CFAR检测；对目标高阶运动参数数目进行判断，完成相参积累检测并输出检测结果。该高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法估计精度高，计算复杂度低，且能够有效适用于单目标和多目标场景。
一种机动目标运动参数估计积累检测方法

[发明专利]互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法-CN201711336825.0有效
发明人：陈华;杨莹莹;彭宗举;李有明;陈少华 -专利权人：宁波大学
申请日： 2017-12-14 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G01S5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法，基于均匀中心对称的线阵，考虑阵列存在互耦效应下，将多维参数估计器解耦成几个一维参数估计器，在估计远近场混合信号的角度和距离参数同时，引入了在通信、雷达系统中广泛采用非圆信号，通过充分利用其非圆信息并解耦阵列导向矢量来提高了参数估计的精度。本发明方法与现有的算法相比，有着更高的参数估计精度，且能消除互耦效应的影响，该结论已通过仿真实验验证；本发明还可以通过判断距离的范围来判断信号源的类型。
情况远近场非圆联合参数估计方法

[发明专利]一种基于CS的自由空间CV-QKD信道参数估计方法-CN202110321777.8有效
发明人：刘潇文;李卫;东晨;薛斌;张毅军;王星宇;吴田宣;徐耀坤 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CS的自由空间CV‑QKD信道参数估计方法，具体包括如下步骤：步骤1，构建自由空间CV‑QKD信道参数估计稀疏表征模型；步骤2，采用OMP算法对步骤1所得的稀疏表征模型进行求解，根据求解结果计算自由空间采用本发明克服了现有信道估计方法对接收信号、发送信号统计特性的依赖，降低了算法的运算复杂度，并利用自由空间信道的稀疏特性，降低了所需牺牲的原始变量，提高了自由空间CV‑QKD的性能。
一种基于 cs 自由空间 cv qkd 信道参数估计方法

[发明专利]一种基于岭回归算法的计量设备误差估计方法及装置-CN202211690324.3在审
发明人：刘清蝉;钟尧;龚斐;李腾斌;熊峻;谭太洋;钱春应;梁佳麟;起家琦;杨森 -专利权人：云南电网有限责任公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01R35/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于岭回归算法的计量设备误差估计方法及装置，方法包括：获取馈线场景估算电表误差所需的数据，所述数据包括馈线档案信息表、馈线关口与专公变表对应关系表、馈线表码信息表；基于所述数据进行数据预处理；设置窗宽范围，在各窗宽下，针对预处理后的数据，使用岭回归参数估计方法，求解各窗宽下电表整体误差；基于所述电表整体误差，使用岭回归参数估计方法做参数估计，分离电表误差；筛选合适的窗宽长度，输出计算结果；使用岭回归方法，以提升电表估计精度；与现有技术相比，本方法计算效果较为稳定。
一种基于回归算法计量设备误差估计方法装置

[发明专利]块传输系统的联合同步方法及其应用的接收机-CN200910005101.7有效
发明人：彭克武;何丽峰;杨知行;王劲涛;王军 -专利权人：清华大学
申请日： 2009-01-15 - 公布日： 2009-07-29 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种块传输系统的联合同步方法，包括以下步骤：对第一次迭代的同步参数估计值进行初始化；计算用于校正接收数据的校正用同步参数估计值；使用该校正用同步参数估计值对接收数据进行同步参数校正；对校正后的接收数据进行帧同步，以及定时偏差、载波偏差的联合估计，得到此次迭代的联合估计后同步参数估计值；判断此次迭代的联合估计后同步参数估计值是否满足精度要求，如果是则停止迭代并输出校正后的接收数据，否则转入计算当前校正用同步参数估计值的步骤进行下一次迭代本发明的技术方案通过迭代联合估计并校正的方法，使估计值逐渐逼近真实值，从而实现精确可靠的同步。
传输系统联合同步方法及其应用接收机

[发明专利]一种高分辨率宽带空域非平稳信道参数估计方法-CN202211151871.4在审
发明人：王承祥;周子皓;张丽;黄杰;辛立建 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种高分辨率宽带空域非平稳信道参数估计方法，该方法可以从信道测量数据中提取多径信息，共分为四个步骤，具体包括：1)参数初始化，初始化参数包括多径的到达角、离开角和时延；2)参数精细化，该步骤基于球面波模型对初始化参数做精细化搜索；3)多径空域生灭识别，该步骤用来识别多径在阵列域的生灭；4)多径筛选，该步骤用来剔除低信噪比的多径估计结果。本发明提出的算法采用球面波前，考虑了天线极化，并且首次在极大似然估计中引入了多径在阵列维度的生灭。信道测量数据验证表明，本算法相比传统算法可以提取出更多有效多径。此外，该算法支持任意阵列形状的参数估计，通过简化多径极化分量的估计可以支持单极化信道参数估计。
一种高分辨率宽带空域平稳信道参数估计方法

[发明专利]一种实复转换式衰减信号参数估计方法-CN201811561819.X有效
发明人：涂亚庆;陈鹏;李明 -专利权人：中国人民解放军陆军勤务学院
申请日： 2018-12-15 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G01R23/16 文献下载
摘要：本发明涉及信号处理领域，特别是含噪衰减实正弦信号的参数估计方法。本发明的适用对象为含噪衰减实正弦信号的参数估计，包括以下步骤：首先，利用快速傅里叶变换(FFT)算法得到信号频谱最大值的索引值；其次，在索引值两边对信号频谱进行两点插值，并利用插值频谱构造中间变量，进而得到粗略的频率残差和衰减因子；然后，根据频率残差和衰减因子的估计值构造信号负频率频谱，通过频谱泄露相减策略抑制信号中负频率成分的影响，将实信号频谱转换为复信号频谱；最后，经迭代计算得到精确的频率、初幅值、初相位和衰减因子的估计值。本发明涉及的含噪衰减实正弦信号的参数估计方法原理简单、抗噪性好、实时性强，极大程度地降低了负频率成分的影响，提高了参数估计精度。
一种复转衰减信号参数估计方法

[发明专利]一种基于加速度补偿的机动目标参数估计方法-CN201811515377.5有效
发明人：郑景忠;何川;周鑫 -专利权人：四川九洲空管科技有限责任公司
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加速度补偿的机动目标参数估计方法，包括以下步骤：1）对机载预警雷达接收到的杂波抑制后数据进行加速度补偿；2）对加速度补偿后的信号做快速傅氏变换，得到快速傅氏变换频谱对应的最大幅度值，并记下该最大幅度值与其所对应的多普勒频率；3）比较快速傅氏变换频谱对应的最大幅度值，选取其中的最大值，并保存其所对应的多普勒频率，进而获得机动目标初速度估计值和加速度估计值。在机载预警雷达一个CPI内发射脉冲数的情况下，本发明较FRFT方法参数估计精度有了明显提高，运算速度较快，且参数估计性能更接近CRB界，有利于工程实现。因此，本发明可以解决现有空中机动目标参数估计算法存在短时条件下精度较低的问题。
一种基于加速度补偿机动目标参数估计方法

[发明专利]一种低SNR下Nakagami-m参数估计方法、系统、设备及终端-CN202210273136.4有效
发明人：任光亮;李欢;丁健;邵佳琪 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-03-19 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04B17/336 文献下载
摘要：本发明属于通信技术领域，公开了一种低SNR下Nakagami‑m参数估计方法、系统、设备及终端，利用Nakagami‑m生成模型和高斯白噪声产生实际中服从Nakagami‑m分布的衰落数据，对INV算法偶数阶矩去掉噪声的影响，定量分析去掉噪声的偶数阶矩对INV算法的影响，对INV算法添加修正项，计算修正项系数，给出算法的表达式和实现形式。本发明重点分析低SNR时影响传统算法性能的因素，并对该因素进行数学建模，该模型取决于SNR和采样点数目M，针对该因素提出改进算法，适用于民用移动通信中衰落参数描述、军事领域散射通信中参数估计以及链路自适应技术，结果表明该算法大大提高了低SNR下的估计精度。
一种 snr nakagami 参数估计方法系统设备终端

[发明专利]质子交换膜燃料电池参数估计方法及系统-CN202211432466.X在审
发明人：冯长征;王者龙;王硕;杨伟进;迟青青;李梦雯;王永彬 -专利权人：国网山东综合能源服务有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H01M8/04992 文献下载
摘要：本发明涉及质子交换膜燃料电池参数估计方法及系统，其中的质子交换膜燃料电池参数估计方法包括以下步骤：构建质子交换膜燃料电池的模型，得到待估计的未知参数；以模型的输出电压和测量值之间的平方和误差为目标，构建目标函数；基于白头鹰搜索算法得到目标函数的最佳优化结果，即为所需的未知参数。利用白头鹰搜索算法(BES)提取质子交换膜燃料电池(PEMFC)模型中的最优参数，所构建的目标函数为未知参数构成的模型确定最佳参数，并最小化模型与数据之间的误差，将参数估计过程转化为函数的迭代优化过程。
质子交换燃料电池参数估计方法系统

[发明专利]适用于图像的非活体攻击判别方法、装置、设备及介质-CN202110975577.4在审
发明人：陈超;周宸;陈远旭 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种适用于图像的非活体攻击判别方法、装置、设备及介质，其中方法包括：对初始人脸图像进行局部非线性归一化图像的计算、子图像的划分和非对称广义高斯分布拟合及参数估计的计算得到第一参数估计值集；对下采样人脸图像进行局部非线性归一化图像的计算、图像的划分和非对称广义高斯分布拟合及参数估计的计算得到第二参数估计值集；将第一参数估计值集和第二参数估计值集输入目标分类预测模型进行摩尔纹的预测和反光的预测
适用于图像活体攻击判别方法装置设备介质

[发明专利]混合高斯分布的参数估计方法和装置-CN201310656784.9在审
发明人：尚秀芹;刘华斌;林亚;汪浩 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-12-06 - 公布日： 2015-06-10 - 主分类号： H04L1/06 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种混合高斯分布的参数估计方法和装置，包括：在采用混合高斯建模时，根据聚类算法估计出混合高斯概率密度函数的各初始分量参数和初始混合系数，然后将各初始分量参数和初始混合系数作为期望最大化EM算法或贪婪EM算法的初始值，采用EM算法或贪婪EM算法进行迭代运算得到混合高斯概率密度函数的各最终分量参数和最终混合系数。上述方法，通过聚类算法给出了混合高斯概率密度函数参数的粗估计，而EM算法在此参数基础上提高参数估计的精度，聚类算法和EM算法的结合，保证了似然函数能够收敛到全局最值点，而且使得似然函数收敛的时间加快，减少实现复杂度
混合分布参数估计方法装置