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[发明专利]一种基于拓扑分区的多断面联合参数估计方法-CN201510357651.0有效
发明人：王毅;彭龙;戴则梅;苏大威;徐春雷;张琦兵;邹德虎;罗玉春;陆娟娟;查国强 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;江苏省电力公司;国电南瑞南京控制系统有限公司;国家电网公司
申请日： 2015-06-25 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拓扑分区多断面联合参数估计方法，利用多断面联合参数估计算法进行参数估计，增加电网参数估计量测冗余度，减少错误量测对电网参数估计的影响，提高参数估计的精度。考虑到多断面联合参数估计算法计算量大问题，本方法先对电网按照拓扑连接关系进行分区，建立基于分区的参数估计模型，降低了参数估计的计算规模。本方法通过对调度系统维护参数的估计计算，指出系统中错误参数的理论估计值，从而大大减轻运维工作量，提高电网参数管理水平。
一种基于拓扑分区断面联合参数估计方法

[发明专利]基于混合监督神经网络结构搜索的宇宙学参数估计方法-CN202211425715.2在审
发明人：卢宇彤;文英鹏;郑馥丹;黄聃;陈志广 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于混合监督神经网络结构搜索的宇宙学参数估计方法，该方法包括：根据搜索空间的操作模块构建宇宙学参数估计模型的超网络；基于梯度下降法，对宇宙学参数估计模型的超网络进行混合监督训练，搜索得到宇宙学参数估计模型的结构；基于梯度下降法，对宇宙学参数估计模型的结构进行训练并优化，得到最优宇宙学参数估计模型；通过最优宇宙学参数估计模型进行宇宙学参数的估计。通过使用本发明，能够证明神经网络架构搜索可以应用于宇宙学参数估计并提高了宇宙学参数估计模型对宇宙学参数估计的准确性。本发明作为基于混合监督神经网络结构搜索的宇宙学参数估计方法，可广泛应用于人工智能技术领域。
基于混合监督神经网络结构搜索宇宙学参数估计方法

[发明专利]信号增强装置、其方法、程序以及记录介质-CN200980106945.9有效
发明人：吉冈拓也;中谷智广;三好正人 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2009-03-05 - 公布日： 2011-02-02 - 主分类号： G10L21/02 文献下载
摘要：设定参数估计值的初始值，该参数估计值包括：混响参数估计值，包括用于计算在观测信号中包含的混响的估计值的线性卷积运算的回归系数；信号源参数的估计值，包括用于确定信号源的功率谱的线性预测系数和预测剩余功率的估计值；以及噪声参数估计值，包括噪声的功率谱的估计值。之后，直到满足规定的结束条件为止，交替地重复根据最似然估计来更新混响参数估计值和噪声参数估计值的至少一部分的处理和更新信号源参数估计值的处理。
信号增强装置方法程序以及记录介质

[发明专利]一种感知参数估计方法、装置及处理器可读存储介质-CN202110002552.6在审
发明人：鹿志平;康绍莉 -专利权人：电信科学技术研究院有限公司
申请日： 2021-01-04 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明提供了一种感知参数估计方法、装置及处理器可读存储介质。该方法包括：以高维信号中的目标参数的维度作为采样维度，以除目标参数外的其他参数构建张量模型；所述张量模型为两个，每个张量模型对应的采样维度不同；利用波达估计算法对张量模型进行处理，获得每个张量模型对应的参数估计值；基于两个张量模型对应的参数估计值中的共同参数估计值，对参数估计值进行匹配，确定高维信号的参数估计值。本发明的实施例，能够实现使用两个并行的步骤估计高维信号的所有参数，减小了参数估计的复杂度，且该方案考虑了高维信号的所有维度，能够在所有维度中抑制噪声，能够提高参数估计的准确度。
一种感知参数估计方法装置处理器可读存储介质

[发明专利]一种基于双对数累积量期望的Gamma-Gamma分布参数估计方法-CN201610050973.5有效
发明人：王汝言;罗华丰;赵辉;张浩翀;杜阳;韩建新 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2016-01-25 - 公布日： 2018-06-05 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双对数累积量期望的Gamma‑Gamma分布参数估计方法，属于自由空间光通信系统的大气湍流信道参数估计技术领域。该方法针对传统的分数矩参数估计准确性差，甚至会出现错误估计的问题，通过利用Mellin变换极大简化Gamma‑Gamma分布参数估计过程并且建立统一的参数估计方法。然后作进一步改进，提出了双对数累积量期望的概念，从而推导出最终的参数估计表达式。与FMOM比较，既保证了较高的计算效率，而且提高了参数估计精度。
参数估计分布参数估计累积量期望自由空间光通信系统参数估计技术大气湍流信道错误估计计算效率传统的推导改进保证统一

[发明专利]干扰态势描述方法-CN202210033821.X在审
发明人：谢荣;张飘平;王珊珊;刘峥 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种干扰态势描述方法，包括：对有源电磁干扰信号进行多域参数估计，其中，多域参数估计包括：时域参数估计、频域参数估计、空域参数估计和极化域参数估计；确定有源电磁干扰信号的干扰威胁度影响因素，并根据预设量化规则及多域参数估计的结果，对干扰威胁度影响因素进行量化；确定各个干扰威胁度影响因素的权值；根据权值及干扰威胁度影响因素的量化结果，评估有源电磁干扰信号的威胁度；根据多域参数估计的结果和威胁度，构建有源电磁干扰态势表征矩阵。
干扰态势描述方法

[发明专利]一种极化参数估计装置及方法-CN202110061089.2有效
发明人：李航;程知群 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： H04B17/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种极化参数估计的装置及方法，该装置至少包括：天线信号处理模块：用于将阵列天线接收到的模拟信号波束成型，并转换为数字信号；极化参数估计模块：用于将天线信号处理模块输出进行信号处理估计来波的极化参数相对于传统的互相关能量比极化参数估计方法只利用x轴或者y轴极化方向的接收信号能量进行极化参数估计，特别地，当所采用极化方向的接收信号能量低时，极化参数估计的精度会大大下降。本发明采用平面混合双极化阵列来对信号进行接收，联合利用来波到达角估计信息对来波信号进行极化参数估计，从而获得最大比合并信号，同时联合利用两个正交的极化方向接收信号能量进行极化参数估计，从而提高极化参数估计的精度
一种极化参数估计装置方法

[发明专利]一种高精度无线信道参数化模型的联合估计方法-CN200910054644.8有效
发明人：王萍;李颖哲 -专利权人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所
申请日： 2009-07-10 - 公布日： 2009-11-25 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种高精度无线信道参数化模型的联合估计方法，其主要组成包括以下步骤：反射径分量参数估计、漫散射径分量参数估计、反射信号分量重建、漫散射信号分量重建。反射径分量参数估计的输出，通过反射信号分量重建，负反馈到漫散射径分量参数估计的输入；漫散射径分量参数估计的输出，通过漫散射信号分量统计预测重建，负反馈到反射径分量参数估计的输入；通过这种“蝶形负反馈”交叉迭代机制，两个参数估计器的输出端自洽地估计出信道模型独立分量各自的参数，从而提高了宽带无线信道参数化模型的分辨精度。
一种高精度无线信道参数模型联合估计方法

[发明专利]基于深度学习的空间非合作目标姿轨一体化参数估计方法-CN201810872927.2有效
发明人：袁建平;侯翔昊;张博;马川;孙冲;崔尧 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2018-08-02 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的空间非合作目标姿轨一体化参数估计方法。该参数估计算法通过对偶矢量四元数对空间非合作目标进行运动学与动力学建模，并在此基础上设计相应的状态BP神经网络参数估计算法以及状态协方差矩阵卷积神经网络参数估计算法。整个参数估计算法利用了对偶矢量四元数的特性对空间非合作目标的姿轨参数进行了一体化估计，考虑了空间非合作目标的姿轨耦合效应。同时，本参数估计算法设计了具有单隐层的BP神经网络以及双隐层的卷积神经网络，能够在测量失效条件下对空间非合作目标进行参数估计从而使该参数估计算法对空间环境具有较强的鲁棒性。
基于深度学习空间合作目标一体化参数估计方法

[发明专利]JPEG压缩域增强的参数估计方法、装置、介质及计算设备-CN202011431015.5有效
发明人：杨建权;朱国普;常杰;丁峰 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04N19/122 文献下载
摘要：本发明公开了一种JPEG压缩域增强的参数估计方法，包括：对输入的JPEG压缩域增强图像的像素矩阵分块，挑选出适于参数估计的可用块；对每一个可用块进行离散余弦变换，得到对应的系数矩阵；对系数矩阵中的每一个空间频率，计算对应的分频似然函数；根据分频似然函数，计算总似然函数；根据总似然函数计算增强参数估计值；根据增强参数估计值和分频似然函数计算压缩参数估计值。本发明还公开了一种JPEG压缩域增强的参数估计装置、存储介质及计算设备。本发明针对压缩域增强的特点，通过计算相应的分频似然函数和总似然函数，根据总似然函数的得到增强参数估计值，根据分频似然函数得到压缩参数估计值，能够同时精准估计两类参数。
jpeg 压缩增强参数估计方法装置介质计算设备

[发明专利]一种考虑概率分布的电网参数估计方法-CN201510685512.0有效
发明人：王东升;施贵荣;王鹏;郭子明;张昊;阎博;汤磊;李新鹏;邢金;宋磊;张浩;戚岳 -专利权人：国网冀北电力有限公司;国家电网公司;北京清大高科系统控制有限公司
申请日： 2015-10-20 - 公布日： 2018-10-09 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑概率分布的电网参数估计方法，属于电力系统调度自动化领域；该方法包括：以15分钟为周期获取电网最新的模型和实时数据，调用电网参数辨识计算软件，辨识并估计电网设备参数；将该断面下的设备参数估计结果代入到电网计算参数中，重新完成状态估计计算；计算参数估计值代入前后量测大误差点数差值，将结果保存到数据库中。以时间为索引获取当天某个设备的可信的参数估计结果，计算该设备参数估计日可用率；设定设备原值的0‑2倍为统计区间，以设定的设备原值的5％为统计间隔范围，统计估计值在每个区间概率分布和平均的量测不合格点差值计算每个统计区间的参数值概率优化目标，给出设备的参数估计值。该方法提高了电网设备参数估计准确性。
一种考虑概率分布电网参数估计方法

[发明专利]基于Bayesian的K分布海杂波形状参数估计方法-CN201610846491.0有效
发明人：许述文;水鹏朗;王乐 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Bayesian公式的K分布海杂波形状参数估计方法，主要解决当前K分布形状参数估计方法在小样本情况下估计性能差的问题。其技术方案是：1将实测海杂波数据进行分组；2使用矩估计/最大似然估计方法对分组数据进行形状参数估计；3对形状参数估计值进行分布拟合；4应用Bayesian公式，结合形状参数拟合模型得到形状参数的估计值。本发明提高了传统K分布形状参数估计方法在小样本情况下的估计性能，可以用于海杂波背景下的目标检测。
基于 bayesian 分布波形参数估计方法

[发明专利]基于部分对称扩展离散傅立叶变换的信道估计方法-CN201110062245.3无效
发明人：巴特尔;仲文;范晓骏;江彬;李振;王亮;刘远龙;陈桐 -专利权人：东南大学
申请日： 2011-03-15 - 公布日： 2011-08-03 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：一种基于部分对称扩展离散傅立叶变换的信道估计方法包括：对导频子载波上的频域接收信号进行初始最小二乘LS信道估计以获得初始LS信道参数估计；对初始LS信道参数估计进行部分对称扩展；对经过部分对称扩展的LS信道参数估计进行相应点数的反离散傅立叶IDFT变换以获得变换域内等效信道参数估计；对变换域内等效信道参数估计进行滤波处理，以获得更为精准的信道参数估计；将经过滤波处理后的变换域内等效信道参数估计进行离散傅立叶DFT变换，得到部分对称扩展序列的频域信道估计；将部分对称扩展序列的频域信道估计进行逆扩展处理，得到导频子载波处的信道估计；对导频子载波处的信道估计进行插值，以获得所有子载波处的频域信道估计。
基于部分对称扩展离散傅立叶变换信道估计方法

[发明专利]基于扩展卡尔曼滤波器的动力定位船舶波频模型参数估计系统-CN201610201150.8有效
发明人：夏国清;刘菊;陈兴华;绍兴超;刘建旭 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2016-04-01 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：基于扩展卡尔曼滤波器的动力定位船舶波频模型参数估计系统，本发明涉及基于动力定位船舶波频模型参数估计系统。本发明的目的是，通过所提出的基于扩展卡尔曼滤波器的动力定位船舶波频模型参数估计系统，获取动力定位船舶波频模型的参数。波频模型参数估计系统(2)包括：波频模型参数估计功能启动模块(4)、时间窗提取模块(5)、测量信息序列提取模块(6)、主导频率预估器(7)、高通滤波器(8)、扩展卡尔曼滤波器(9)、数据处理分析功能模块(10)、波频模型参数估计结束模块(11)、模型更新系统(12)，完成波频模型的更新功能。本发明适用于动力定位船舶波频模型参数估计。
基于扩展卡尔滤波器动力定位船舶模型参数估计系统

[发明专利]无线信道的下行波束赋形方法和装置-CN200410004360.5有效
发明人：杨贵亮;孙长果;王映民 -专利权人：大唐移动通信设备有限公司
申请日： 2004-02-17 - 公布日： 2005-08-24 - 主分类号： H04B7/005 文献下载
摘要：该方法包括步骤：对所述多个天线进行信道估计；根据所述多个天线的信道估计，进行用户空间参数估计；根据所述空间参数估计，进行波束赋形权矢量估计；根据波束赋形权矢量估计，控制波束赋形。装置包括：多个收发信道估计装置，用于输出多个收发信道估计；相关装置，用于对所述多个收发信道估计进行相关；信道参数估计装置，用于根据相关结果，获得信道参数估计；波束赋形装置，用于根据信道参数估计，对波束赋形
无线信道下行波束赋形方法装置

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