基于牛顿迭代二值采样信号的参数鲁棒估计方法

摘要

本发明公开了基于牛顿迭代二值采样信号的参数鲁棒估计方法，包括以下步骤：S10，建立信号模型；S20，计算最大似然估计的目标函数；S30，初始化；S40，计算目标函数的梯度值；S50，计算目标函数的Hessian矩阵；S60，通过线性搜索计算搜索步长αk；S70，通过牛顿法更新待估计参数vk+1；S80，判断梯度值精度；S90，计算估计值wML。本发明有较快的收敛性，同时针对EIV模型中的乘性噪声和比特值随机反相问题有较好的鲁棒性；相比于现有的无线传感器网络低比特参数估计方法，其在复杂噪声环境下以及非理想信道中具有更好的抗干扰能力。