【摘 要】
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针对复杂噪声环境下的参数估计问题,提出了一种稳健的自适应序贯M估计算法（Adaptive RecursiveM-Estimation,ARME）,并从理论分析和Monte Carlo实验仿真两方面分析了该算法的收
【机 构】
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国防科学技术大学ATR重点实验室,国防科技大学电子科学与工程学院
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针对复杂噪声环境下的参数估计问题,提出了一种稳健的自适应序贯M估计算法（Adaptive RecursiveM-Estimation,ARME）,并从理论分析和Monte Carlo实验仿真两方面分析了该算法的收敛性、渐进无偏特性和稳健性.理论分析和仿真试验表明：在高斯白噪声背景下,ARME具有与序贯最小二乘算法（Recursive Least Square,RLS）相近的性能;在有突出干扰等非高斯噪声背景下,与RLS相比,ARME的参数估计收敛速度更快,估计误差更小,而且在稳健性上大大优于RLS.
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