【摘 要】
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带乘性噪声系统(SMN-System winth Multiplicative Noise)的随机信号估计是随机信号处理的一个重要方向,对于控制、信号处理各领域都具实际意义.该文围绕离散的SMN的随机
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带乘性噪声系统(SMN-System winth Multiplicative Noise)的随机信号估计是随机信号处理的一个重要方向,对于控制、信号处理各领域都具实际意义.该文围绕离散的SMN的随机信号最优估计问题展开了一系列研究工作.该文另一个主要工作是,从"对乘性噪声与系统状态信号交替估计"的构想出发,探索了新的基于极大似然准则的SMN随机信号自适应估计算法,提出了一种分块组合优化估计算法(BCOEA).这一方法有助于在石油勘探和目标跟踪等实际问题中,对信号进行自适应提取.除了理论上对所对出最优算法的推证之外,该文还进行了大量的仿真试验,仿真结果验证了各算法的有效性.
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