【摘 要】
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期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法是求解参数最大似然估计(MLE)的最优迭代算法,但若参数初始化不恰当,会使估计值落入"初值陷阱",导致错误的参数估计值。为此,本
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院,空军雷达学院科研部,空军雷达学院重点实验室
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期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法是求解参数最大似然估计(MLE)的最优迭代算法,但若参数初始化不恰当,会使估计值落入"初值陷阱",导致错误的参数估计值。为此,本文提出了估计高斯混合噪声参数的矩-EM算法,即先求参数的矩估计,并用矩估计值初始化参数,再通过EM迭代算法估计参数。在此基础上,经高斯化滤波,导出了高斯混合噪声背景下未知幅度弱信号的Rao检验统计量。仿真结果表明,矩-EM算法可以更准确地估计噪声参数;基于矩-EM算法的Rao检测性能优于基于EM算法的Rao检测性能。
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