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[发明专利]基于动态数据窗口的辨识Box-Jenkins模型参数的在线梯度迭代算法-CN202310675600.7在审
发明人：马君霞;阮云良 -专利权人：江南大学;无锡云海医疗科技有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及系统辨识与参数估计技术领域，尤其涉及一种基于动态数据窗口的辨识Box‑Jenkins模型参数的在线梯度迭代算法,计算步骤为：S1、令t＝n(n＞1)，确定p，给定参数估计精度ε，置#imgabs0#S2、收集输入输出数据u(t)和y(t)，构造Y(t)；S3、令k＝1，设初值#imgabs1##imgabs2#S4、构造#imgabs3#S5、刷新参数估计#imgabs4#S6、计算#imgabs5#S7、比较#imgabs6#与#imgabs7#本发明实现对Box‑Jenkins系统未知参数的快速有效的在线辨识，不仅能提高对系统数据的利用率，还能实现在线辨识未知参数，提高了收敛速度和参数估计的精度
基于动态数据窗口辨识 box jenkins 模型参数在线梯度算法

[发明专利]一种扩展海杂波Pareto分布参数估计范围的方法-CN201610537502.7有效
发明人：罗丰;雒梅逸香;胡冲;陈世超;张玉祺;郑鹏伟;任佩;李咏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-07-08 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种扩展海杂波Pareto分布参数估计范围的方法，主要解决现有技术不能对形状参数小于1的Pareto分布进行参数估计的问题。其实现方案是：1)根据海杂波复合模型的概率密度函数计算N次观测的海杂波Pareto分布的概率密度函数；2)将基于〈zlog(z)〉的Pareto分布参数估计方法扩展至r阶，得到〈z^rlog(z)〉法；3)用〈z^rlog(z)〉法对1)中Pareto分布的形状参数和尺度参数进行估计，当阶数r<<1时，可估计形状参数属于(r,1]范围的Pareto分布参数。本发明扩展了海杂波Pareto分布参数的有效估计范围，提高了雷达的目标检测性能，可用于目标检测。
一种扩展海杂波 pareto 分布参数估计范围方法

[发明专利]基于广义时变系统辨识模型的极大似然梯度迭代参数估计算法-CN202210811534.7在审
发明人：籍艳;江安宁 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于广义时变系统辨识模型的极大似然梯度迭代参数估计算法。由于扰动等因素的影响，电动机调速系统的模型参数难以精确估计。直流电动机控制系统具有随机性，受扰动影响等特点,而且,电动机工作内部参数测量极为困难。并且在实际工作中，由于测量噪声等因素，系统受到有色噪声的污染其显著影响着算法的辨识精度。为了提高电动机参数估计精度，本发明在梯度搜索算法的基础上，基于极大似然原理将系统参数的辨识问题转换求为概率密度函数最值问题，并利用极大似然原理直接处理系统噪声来提高算法的辨识精度。本发明包括构建出受有色噪声影响的广义时变系统的辨识模型，构建出极大似然梯度迭代参数估计算法流程，构建出极大似然梯度迭代参数估计算法等步骤。本发明方法简单可靠、辨识精度高，可以应用于直流电动机控制系统的参数估计。
基于广义系统辨识模型极大梯度参数估计算法

[发明专利]一种融合相机和激光雷达的小天体旋转参数估计方法-CN202310721053.1在审
发明人：邵巍;陈友;李帅;娄娇娇;黄浩;刘延杰;姚文龙 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G01S17/86 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合相机和激光雷达的小天体旋转参数估计方法，包括以下步骤：定义坐标系，建立融合相机和激光雷达测量模型，定义观测分块矩阵，通过分块矩阵融合多种观测信息，实现小天体旋转参数估计。本发明通过引入特征点深度信息，提高小天体自旋参数估计精度，同时解算出小天体相对于探测器的位置和速度。
一种融合相机激光雷达天体旋转参数估计方法

[发明专利]太赫兹ISAR目标微动部件分离与特征参数估计方法-CN201710979608.7有效
发明人：盛佳恋;付朝伟;倪亮;杨成山;王平 -专利权人：上海无线电设备研究所
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供一种太赫兹ISAR目标微动部件分离与特征参数估计方法，旨在解决在太赫兹波段由目标部件微运动引起的ISAR成像质量降低和微动特征参数估计困难等问题，提出基于Radon变换的微动部件包络分离和参数估计的技术方案
赫兹 isar 目标微动部件分离特征参数估计方法

[发明专利]基于生成多项式库搜索匹配算法的Gold序列参数估计方法-CN201710523586.3有效
发明人：张天骐;赵亮;杨凯;罗忠涛 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2017-06-30 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： H04J13/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于生成多项式库搜索匹配算法的含误码Gold序列参数估计方法。Gold序列是一种伪随机序列，其互相关特性比m序列好，在现代通信中被广泛应用。Gold序列的参数是Gold序列的重要组成部分，但其参数估计相关研究甚少。针对Gold序列参数估计问题，本发明提出了基于生成多项式库搜索匹配算法的含误码Gold序列参数估计方法。本发明先根据截获的含误码Gold序列，利用Gold序列生成多项式库匹配搜索匹配算法，估计出截获序列的生成多项式和两个m序列优选对的本原多项式，并用遍历的方法估计出两个m序列优选对的初始状态。
基于生成多项式搜索匹配算法 gold 序列参数估计方法

[发明专利]基于改进二维ESPRIT算法的MIMO雷达高分辨率参数估计方法-CN201811008396.9有效
发明人：胡居荣;田颖;詹蕾;顾根瑞 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进二维ESPRIT算法的MIMO雷达高分辨率参数估计方法，其特征在于，包括如下步骤：1）MIMO雷达合成的虚拟阵列结构采用均匀面阵的信号模型；2）将一个平面阵列分为多个拥有共同参考阵元的子空间阵列；3）对于每个子阵应用ESPRIT算法中的时间子空间法，估计来波方向中俯仰角和方位角的信息。优点：在较低信噪比下仍能获得较高的参数估计精度，并且能够较好的分辨出两个相距较近的远场目标的位置；解决了使用传统ESPRIT算法估计目标参数时，传统算法在较低信噪比时对参数估计的性能较差的问题，并且提高了在两个远场目标相距较近和远场目标数较多时对参数估计的精确度与分辨率
基于改进二维 esprit 算法 mimo 雷达高分辨率参数估计方法

[发明专利]基于LADMM-DNN网络的off-grid目标联合参数估计方法-CN202310325732.7在审
发明人：席峰;李郁 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LADMM‑DNN网络的off‑grid目标联合参数估计方法，该方法为：首先建立基于FMCW差频信号的多目标稀疏性模型，然后搭建LADMM‑DNN网络，利用观测信号构建LADMM‑DNN网络所需的训练集后，将训练集中的数据送入LADMM‑DNN网络中学习FMCW信号中的特征，最终将不在训练集中的数据输入训练好的网络中，得到目标的距离和角度的估计值。相较于传统参数估计方法，本发明通过深度学习训练得到更优参数从而快速稀疏重构的同时，实现了目标参数的无网格估计，提高了参数估计的精度。
基于 ladmm dnn 网络 off grid 目标联合参数估计方法

[发明专利]基于MGCSTFT的线性调频信号参数估计方法-CN201610140267.X有效
发明人：金艳;高舵;姬红兵 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-03-11 - 公布日： 2018-05-04 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MGCSTFT的线性调频信号参数估计方法，利用广义柯西分布，构造了一类适用于α稳定分布噪声环境的损失函数，通过最大似然估计理论准确实现了线性调频信号的参数估计。具体步骤包括1、采集线性调频信号，2、确定判别门限，3、判断是否含有脉冲噪声，4、设置损失函数，5、做最大似然广义柯西短时傅里叶变换MGCSTFT，6、提取线性调频信号的参数。本发明克服了传统的时频分析技术在α稳定分布噪声环境下估计信号参数失效的问题，提高了参数估计精度。
基于 mgcstft 线性调频信号参数估计方法

[发明专利]具有交叉耦合信道参数估计的分集接收器-CN200380105407.0有效
发明人： J·P·M·G·林纳茨 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2003-11-06 - 公布日： 2006-01-18 - 主分类号： H04B7/08 文献下载
摘要：每个分支都具有用于估计至少一个接收信道参数的装置，并且一个分支中的信道参数估计装置耦合到另一个分支中的信道参数估计装置。以此方式，使用一个分支中的至少一部分信道参数估计作为工具，来估计另一个分支中的至少一个接收信道参数。
具有交叉耦合信道参数估计分集接收器

[发明专利]基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法-CN201310386501.3有效
发明人：白雪茹;宋扬;杜兰;刘宏伟;肖金国;王鹏辉;王英华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2013-08-29 - 公布日： 2013-12-04 - 主分类号： G01S13/50 文献下载
摘要：一种基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，主要解决了在对光滑锥体的参数估计中难以进行锥体几何参数和运动参数联合估计的问题和窄带成像与参数估计中的计算量大，需要先验信息多的问题。本发明实现过程是：1、获取ISAR录取的频率-慢时间域回波；2、利用曲线拟合的方法估计回波的多普勒模糊次数；3、补偿回波的多普勒模糊次数；4、校正回波的距离走动；5、利用匹配滤波的方法对回波数据进行ISAR成像，准确估计出散射中心的位置信息；6、采用最小二乘拟合方法对锥体尺寸、雷达视线及进动角进行联合估计。本发明具有操作简单，估计精度高，需要的先验信息少，可以对锥体几何参数和进动参数联合估计的优点。
基于分辨 isar 成像光滑锥体参数估计方法

[发明专利]一种低轨卫星高动态突发信号快速参数估计方法-CN202010033903.5在审
发明人：谷林海 -专利权人：东方红卫星移动通信有限公司
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明涉及空天地海一体化通信技术领域，具体涉及一种低轨卫星高动态突发信号快速参数估计方法；该方法采用高阶项逐级消去实现参数估计，即两级调频率逼近的FFT峰均比检测法，通过设置两个不同的调频率搜索步进，对接收信号进行调频率消去并作FFT峰均比检测，最终将搜索得到的最大峰均比对应的频率、调频率值作为所需参数估计量，该方法具有参数配置灵活、算法简单、计算复杂度低等的特点，能够在低轨卫星移动通信高动态链路以及低信噪比环境下快速实现信号参数估计
一种卫星动态突发信号快速参数估计方法

[发明专利]一种基于联合距离-时频特征的旋翼参数估计方法-CN202210698113.8在审
发明人：张寅;霍伟博;陆语纯;杨建宇;赵勇;黄钰林;杨海光;裴季方 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开一种基于联合距离‑时频特征的旋翼参数估计方法，应用于目标检测领域，针对现有的单一时频特征的旋翼参数估计方法无法提取更多旋翼特征的问题；本发明利用经验模态分解和恒虚警检测算法，实现旋翼回波信号分离；提出快时域投影法进行距离‑时间域和频率‑时间域信号特征提取，联合双域特征并结合旋翼参数模型，实现了旋翼参数估计。相比于现有基于单一时频特征的参数估计方法，本发明所提方法解决了桨叶范围限制和奇偶判别的问题，为进一步的目标识别奠定了良好的基础。
一种基于联合距离特征参数估计方法

[发明专利]一种汽车电池寿命分布模型参数估计方法-CN202310665747.8在审
发明人：张英芝;孙墨;王晓峰;董仁豪;杨升;张涵;刘思伟;程曦辉;程琪 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明属于电动汽车技术领域，涉及一种汽车电池寿命分布模型参数估计方法，包括下述步骤：1、采集汽车电池寿命数据，使用近似中位秩公式计算经验分布函数；2、将对数正态分布的分布函数进行逆正态变换，得到最小二乘支持向量机模型的初始数据集并进行线性检验；3、采用十倍交叉验证法对LSSVM内部参数进行优选；4、基于LSSVM进行寿命分布模型参数估计；5、假设检验；6、根据寿命分布模型进行可靠性指标计算；本发明考虑在小样本情况下，新方法对寿命分布模型参数估计的精度，与传统参数估计方法相比更为准确、更符合生产实际。
一种汽车电池寿命分布模型参数估计方法

[发明专利]基于GCRBF网络的LFM信号参数估计方法-CN201710523333.6有效
发明人：金艳;韩雨婷;姬红兵 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-06-30 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于GCRBF网络的LFM信号参数估计方法，用于解决现有技术在低广义信噪比脉冲噪声下对LFM信号参数估计准确率低的技术问题。LFM信号，得到观测信号；2、利用GCRBF网络对观测信号进行去噪，得到去噪后的LFM信号；3、利用LVD时频方法，对去噪后的LFM信号进行时频分析，得到LVD时频谱；4、利用LVD时频谱提取LFM信号参数，得到LFM信号的参数估计。本发明有效地提高了在低广义信噪比脉冲噪声下LFM信号参数估计的准确率，可用于雷达信号处理技术领域。
基于 gcrbf 网络 lfm 信号参数估计方法

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