最大似然估计

摘要： 统计问题解法背后的思想往往很重要,但却常常被忽视.最大似然估计就是统计学中一个很重要的思想与方法.从教材例题出发,深入剖析最大似然估计的定义与内涵,并结合二项分布和超几何分布的问题实例阐明其应用方法,在此基础上再拓展介绍最小二乘法和贝叶斯估计法,以及它们与最大似然估计法的区别与联系,从而增强学生对最大似然估计的理解,更好地用统计学中的思想去解决问题.

摘要： 呼吸率在呼吸疾病的预防与诊断上有重要意义。现有基于视频的呼吸率检测算法复杂度较高,会造成嵌入式实现延时较大的问题。针对该问题,文章提出一种基于运动特征预估的呼吸率检测快速算法,其核心思想是分析呼吸率信号的主要频率、幅度、方向,以实现感兴趣信号的预估和分析。首先,通过人脸检测确定人脸区域,结合人体比例选出胸部区域;其次,设计一种基于运动特征预估的呼吸信号提取方法,利用最大似然估计呼吸基频,利用基频计算幅度并选取呼吸区域,利用方向梯度直方图获取呼吸运动主要方向;接着,在获取呼吸区域和运动方向后,采用基于相位的欧拉视频处理算法提取呼吸信号;最后,利用傅里叶变换的峰值检测获取呼吸率。实验表明,与现有算法相比,该方法能够有效减少60%的运行时间,具有更好的实时性,且在实验室环境下呼吸率平均误差为0.55次/min,与真实呼吸率具有良好的一致性。

摘要： 定位是无线传感网络领域的研究热点。为此,提出基于接收信号强度(received signal strength indicator,RSSI)测距的凸半定规划节点定位(RSSI ranging-based convex semidefinite programming node localization,RCSP)算法。建立基于RSSI的信号传播模型,并将定位问题转化为最大似然估计(maximum likelihood,ML)的优化问题,通过泰勒级数近似理论对ML优化问题进行近似处理。将ML优化问题转化为半定规划(semidefinite programming,SDP)凸优化问题,利用内点法求解获取节点的位置。仿真结果表明,相比于同类的定位算法,RCSP算法提高了定位精度。

摘要： 在无人机或导弹等高速运动目标间建立稳定、可靠的通信链路,需要突破高动态下的载波跟踪技术,考虑跳频通信系统的突发传输模式,本文提出基于开环最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)和扩展卡尔曼滤波跟踪算法的高动态载波信号跟踪技术。通过理论和仿真分析证实了该算法可有效克服传统环路的缺点,能够在低载噪比下稳定工作且跟踪频率误差小,可快速实现高动态环境下载波跟踪。尤其对于初速度为300 m/s,初始加速度为15g,加加速度为每秒60g的高动态场景,本算法在低载噪比为35 dB-Hz时锁定不同跳频频率的锁定时间缩短到传统算法的1%~20%,效果显著。

摘要： 以单脉冲测角系统为对象,从估计目标到达角(angle of arrival, AOA)的角度研究了如何对抗舷外有源诱饵干扰的问题.首先,建立舷外有源诱饵形成质心干扰条件下的信号模型,并分析目标和舷外有源诱饵干扰回波的统计特性.在此基础上,提出了两种目标AOA的估计方法:改进的最大似然角度估计方法和矩估计角度估计方法.最后,通过蒙特卡洛仿真实验分析子脉冲数N、信干比(signal-to-interference ratio,SIR)和信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)等因素对所提方法估计性能的影响.利用本文方法研究目标AOA概率分布函数的渐近统计特性,并与其他文献方法的算法复杂度以及克拉美罗下界(Cramér-Rao lower bound, CRLB)进行了性能对比,结果表明:目标AOA概率分布函数渐近服从于高斯分布特性,且随着子脉冲数N、SIR和SNR的增大,本文所提方法的估计性能越来越接近CRLB平方根.理论分析和仿真实验验证了本文所提方法的可行性.

摘要： 当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。

摘要： 目的:建立以三参数韦布尔分布为基础的血液透析机关键部件寿命分布模型,为血液透析机关键性部件预防性维护(PM)提供理论研究依据。方法:建立三参数韦布尔寿命模型,采集并整合费森尤斯公司及第三方维修公司提供的2013-2019年血液透析机血泵、肝素泵、超滤泵及比例泵4类工单数据,结合最大似然估计法对三参数韦布尔寿命模型参数进行计算估值,使用医院在用血液透析机故障数据对其模型进行拟合优度检验,并计算血液透析机各关键部件预防性维护节点。结果:医院在用的血液透析机血泵、肝素泵、超滤泵及比例泵使用寿命与寿命模型分布基本吻合,拟合优度检验具有较高的相关性(r=0.92,r=0.83,r=0.95,r=0.80),血泵单元预防性保养、维修及更换时间节点分别为8790 h、12437 h和16615 h。结论:使用三参数韦布尔寿命模型对血液透析机关键性部件寿命进行映射真实可行,对血液透析机关键性部件寿命预测、PM策略的制定具有一定的理论研究依据,值得进一步验证、研究和应用。

摘要： 风电概率预测能够为新型电力系统安全运行提供关键的边界条件。提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题,并且提高隐式模型的可解释性有益于人工智能模型的推广应用。因此,文中提出了时序混合密度网络,提取风电时序数据的局部矩信息作为输入通道,采用时序卷积网络提取多时间尺度的概率特征,并使用混合Beta分布构建概率预测信息。算例结果表明,局部矩通道能有效提高模型训练的收敛性,并且由时序混合密度网络提取的混合分布参数具有一定的可解释性,其预测结果相比现有模型具有更高的精度。

摘要： 针对无线传感网络(WSNs)的节点定位问题,提出基于接收信号强度(RSSI)测距的近似似然估计的节点定位(RAME)算法。结合RSSI测距,将定位问题转化为最大似然估计(ML)的优化问题。并将ML的优化问题转换成近似ML问题,形成信赖子域问题。最终,利用二分搜索法求解。仿真结果表明,相比于同类的定位算法,提出的RAME算法提高了定位精度,降低了算法的复杂度,在定位精度和复杂度间有着较好的平衡。

摘要： 传统利用水下声学定位系统的航行器自定位存在两方面问题,一方面没有考虑测量周期内航行器的运动,另一方面没有考虑水声声速的不确定。为解决上述问题,构建了航行器运动状态下的时间测量定位模型,并对声速不确定性进行建模。分别推导了基于加权最小二乘的运动航行器定位方法和基于最大似然估计的声速更新方法。利用所提模型和时间测量,不仅可以估计航行器位置,还可以更新声速。仿真结果验证了本文所提方法在各种参数设置下均优于现有方法,并且在时间测量噪声不大时可以达到克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound, CRLB),在时间误差不大时,声速更新结果显著提高。

摘要： 针对基于RSSI的最大似然估计算法在测距和定位中存在较大误差问题,本文提出了一种基于该算法的改进版.首先对接收到的RSSI信号进行高斯滤波,以滤出较大的测量误差;然后在用最小二乘法进行距离解算时引入一个权值因子矩阵,通过该矩阵的权值因子大小以减小远距离信号所带来的RSSI值测量误差;最后,利用四个通信基站、AD-FMCOMMS3-EBZ射频套件搭建实验平台,在实验楼内进行了测试.实验结果表明:本文提出的改进算法最终可以实现15m范围内平均定位误差在2m以内.和不加入权值因子矩阵的最大似然估计算法相比,改进后算法的平均误差减小了0.5m.

摘要： 针对传统定位接收机在低信噪比环境下残留载波跟踪误差较大的缺点,本文提出了一种基于最大似然估计(Maximum likelihood estimation,MLE)和卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)的载波环路参数估计算法.该方法对相干积分后的数据进行处理,根据给出的包含信号幅度,载波频率和载波相位的MLE代价函数推导出MLE鉴别器公式,并利用文伯格-马夸特(Levenberg-Marquardt,LM)参数估计算法迭代得到参数初始值,应用KF算法平滑LM估计值,形成闭合的载波环路.该方法能够有效减小TC-OFDM载波环路中信号参数的估计误差,提高接收机在低信噪比环境下的跟踪灵敏度.理论分析和仿真结果表明,本文提出的新型载波环路充分利用环路参数特性,克服了传统载波跟踪环路算法的不足,有效提高TC-OFDM接收机的跟踪灵敏度.

摘要： 受拓扑结构约束，故障信息间存在相互关联，三相故障信息间存在相互关联，多种故障检测原理构成故障信息冗余，保护动作引起的开关跳闸构成故障信息冗余，永久性故障在重合闸过程中产生信息冗余，合理利用上述有利条件可实现容错故障定位。利用故障信息的相互关联和冗余可以实现容错故障定位。最大似然估计+先验概率→贝叶斯估计。

摘要： 建筑结构极值风速预测的研究在结构设计与安全使用领域具有重要意义.基于Bayes理论提出极值风速预测方法,采用Monte Carlo数值模拟方法产生服从极值-Ⅰ型分布的伪风速母样,基于伪风速母样分别采用基于Bayes理论和最大似然估计理论的极值-Ⅰ型风速预测方法进行风速预测,并与伪风速母样的理论值进行对比分析.研究结果表明:与最大似然估计法相比,采用基于Bayes理论建立的极值-Ⅰ型风速预测模型进行风速预测的精度更高.

摘要： 在海洋环境中,目标参数估计是在有噪声情况下同时估计目标的距离和角度.目标最大似然估计的特性和杂波抑制能力可用广义模糊度函数来描述.本文推导一般情况广义模糊度函数表达式,并分别用线性调频信号和双曲调频信号,完成了目标在远场和近场、窄带和宽带、双阵元和多阵元条件下广义模糊度函数仿真分析.完成了多目标分辨时距离角度精度分析.最后,在高斯白噪声条件下,对目标时延和角度估计的均值和方差进行统计分析.

摘要： 针对传统隐Markov模型在机械故障诊断中存在的不足,提出了基于无限隐马尔可夫模型(iHMM)的机械故障诊断方法.在提出的方法中,以谱峭度为特征提取,iHMM为识别器,并以最大似然估计来确定设备运转中出现的故障类型.实验结果表明,提出的方法明显优于传统的HMM故障识别方法,具有非常满意的识别效果.提出的方法能通过数据整合的方式有效避免了HMM在建模初期遗留下的不足.

摘要： 水力压裂是一项有广泛应用前景的油气井增产措施,水力压裂法是目前开采天然气的主要形式.本研究首先通过数值模拟实验和大量的实际地震记录分析证实了井下水压裂微地震信号具有稀疏分布的特征；与信号成分相比背景噪声成分独立、形式未知、属于非稀疏分布；并且与信号为加性混合。为此，本文选择Daubechies系列小波基将原始含噪地震信号进行分解；估算各阶细节系数的噪声水平并根据“minimaxi”原则进行调整；然后利用Hyvarinen根据最大似然原则得到的小波阈值去噪准则对细节系数进行改造；最终利用最高阶近似系数和各阶被处理后的细节系数重构地震信号，得到去噪结果。

摘要： 以平流层空中平台载体上搭载移动通信系统为背景,研究了使用双平流层卫星对地面未知干扰源定位的问题.使用TDOA和FDOA作为观测值,将地面干扰源定位问题建模为最大似然估计问题,并有效地使用凸松弛方法将原非凸问题松弛为凸优化问题.仿真结果证实了凸松弛算法的性能接近于理论下界,并且该算法优于加权最小二乘算法.

摘要： 针对传统多基线合成孔径雷达干涉相位估计方法存在稳健性不高、适应性不强的问题,该文提出一种稳健的多基线合成孔径雷达干涉相位估计方法.利用最大似然频率估计准则从最短基线干涉图中提取每一复像元随基线变化频率的粗略估计值,并把提取的粗略频率通过共轭复乘补偿给相应的抽样复干涉信号,来降低抽样复干涉信号频率,避免了干涉基线间隔过大导致的抽样复干涉信号频谱混叠现象,从而克服了干涉基线间隔对长基线干涉相位估计精度的限制.实验结果表明,该方法不受干涉基线间隔的限制,能较为精确地获得长基线干涉相位估计值,对多基线干涉合成孔径雷达技术应用拓展以及高精度地理信息系统构建等具有参考价值.

摘要： 针对传统多基线合成孔径雷达干涉相位估计方法存在稳健性不高、适应性不强的问题,该文提出一种稳健的多基线合成孔径雷达干涉相位估计方法.利用最大似然频率估计准则从最短基线干涉图中提取每一复像元随基线变化频率的粗略估计值,并把提取的粗略频率通过共轭复乘补偿给相应的抽样复干涉信号,来降低抽样复干涉信号频率,避免了干涉基线间隔过大导致的抽样复干涉信号频谱混叠现象,从而克服了干涉基线间隔对长基线干涉相位估计精度的限制.实验结果表明,该方法不受干涉基线间隔的限制,能较为精确地获得长基线干涉相位估计值,对多基线干涉合成孔径雷达技术应用拓展以及高精度地理信息系统构建等具有参考价值.

摘要： 本发明属于无线监控技术领域，公开了一种基于相位差和最大似然估计的声信号时延估计方法，在噪声背景下，利用声传感器阵列采集信号并通过互相关函数和短时傅里叶变换进行预处理得到频域信号；计算两路声信号的相对相位比并结合最大似然估计算法的原理获得所有可能的时延估计值的概率；在不依赖信号和噪声先验知识的条件下，将最大概率峰值所对应的时延值作为最终时延估计值。本发明可精确的估计出声源的到达时间差TDOA；取10组长度为1024个采样点的数据，对延迟0.0029s，0.0059s,0.0088s，0.0118s分别计算其均方误差，通过表1和表2可以看出本发明具有很大的准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于最大似然估计的采样频偏和载波频偏联合估计方法，目的是解决现有SFO和CFO联合估计方法中二维全局搜索导致计算复杂度高，在高SNR时存在错误平层估计精度无法继续收敛的问题。技术方案是先确定SFO的取值范围并将SFO的取值范围变换到变量t的取值范围，使用一阶勒让德多项式逼近

摘要： 一种基于因子图的推断攻击阶段最大似然估计方法及系统，方法包括以下步骤：从APT数据集中提取攻击事件‑攻击阶段的二元序列；基于攻击事件‑攻击阶段的二元序列进行训练，得到相关参数，生成概率转移矩阵；接收攻击链并构建对应的因子图，将攻击链的攻击阶段转化为因子图的节点和因子函数；通过对因子图进行处理，得到攻击链所对应攻击阶段序列的最大似然估计。系统包括序列提取模块、概率转移矩阵生成模块、因子图构建模块及攻击阶段推断模块。本发明具有准确率高、计算速度快以及可扩展性强的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算和最大似然估计的人脸识别系统优化方法。该方法采用边缘计算和最大似然估计的方法优化边缘端和云端人脸识别系统的计算力分配。本发明的具体步骤为：(1)、从历史访问数据库中获取历史访问数据，根据数据预测将来一段时间内的系统压力情况；(2)、从摄像头采集图像数据，并进行预处理；(3)、在边缘计算模块中根据压力情况分配计算力；(4)、进行本地端或是云端的人脸识别；(5)、从本地端或云端获取结果并返回到系统。本发明在使用云服务的同时又充分挖掘了边缘端设备的计算能力，通过边缘端和云端的交互优化，实现了一个成本低，识别准确率高，应对大压力冲击能力强的人脸识别系统。

摘要： 本发明属于无线监控技术领域，公开了一种基于相位差和最大似然估计的声信号时延估计方法，在噪声背景下，利用声传感器阵列采集信号并通过互相关函数和短时傅里叶变换进行预处理得到频域信号；计算两路声信号的相对相位比并结合最大似然估计算法的原理获得所有可能的时延估计值的概率；在不依赖信号和噪声先验知识的条件下，将最大概率峰值所对应的时延值作为最终时延估计值。本发明可精确的估计出声源的到达时间差TDOA；取10组长度为1024个采样点的数据，对延迟0.0029s，0.0059s,0.0088s，0.0118s分别计算其均方误差，通过表1和表2可以看出本发明具有很大的准确度。

摘要： 本发明提供了一种用于最大似然估计法的主机监测装置，包括冷热源机组和能效分析仪；所述冷热源机组上设有冷水进口、冷水出口、冷却水进口和冷却水出口，在冷水进口、冷水出口、冷却水进口和冷却水出口上分别连接有水管，在水管管路上均设有温度传感器；所述能效分析仪包括参数采集模块、电力监测仪和接线端子排，所述电力监测仪与参数采集模块之间通信连接，电力监测仪与冷热源机组之间通过电缆连接，参数采集模块和电力监测仪均与接线端子排连接。本发明能对冷热源机组，即制冷机组、热回收机组、地源热泵机组在不同运行工况下能效进行监测，通过对冷热源机组在不同运行工况下的能效监测，为后续中央空调的节能降耗方案提供决策和依据。

摘要： 本发明公开了一种基于最大似然估计的采样频偏和载波频偏联合估计方法，目的是解决现有SFO和CFO联合估计方法中二维全局搜索导致计算复杂度高，在高SNR时存在错误平层估计精度无法继续收敛的问题。技术方案是先确定SFO的取值范围并将SFO的取值范围变换到变量t的取值范围，使用一阶勒让德多项式逼近

摘要： 本发明涉及配电网广域相量测量技术领域，本发明公开了一种基于最大似然估计的配电网相量和频率测量方法，包括以下步骤：S1、首先，在电力信号中加入噪声，建立非额定频率下的三相不平衡、三相平衡系统及额定频率系统的相量测量模型；S2、其次，根据系统在平衡和不平衡情况下的不同特点，结合所建模型，利用最大似然估计法对配电网相量和频率偏差进行估计；本发明克服了现有相量测量方法的不足，建立了非额定频率下相量测量的正序，负序，零序信号模型，然后从统计学的角度出发利用最大似然估计法分别对平衡和不平衡系统的相量和频率进行估计，能够同时适应于三相平衡和三相不平衡系统，提高了μPMU装置的动态同步测量精度。

摘要： 本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种基于最大似然估计平滑的激光里程计方法、系统、装置，旨在解决现有直接利用原始点云信息的激光里程计方法应用固定滞后平滑时数据关联较差的问题。本方法包括：估计出激光雷达传感器当前帧坐标系在世界坐标系下的第一位姿；计算得到平滑前激光雷达传感器当前帧坐标系在世界坐标系下的位姿，作为第二位姿，如果当前帧为奇数帧，将第二位姿作为基于最大似然估计平滑的激光里程计方法当前帧对应的输出位姿，否则，将该帧加入平滑窗口，计算出平滑后的当前帧位姿，作为对应的输出位姿；进行平滑窗口更新。本发明保证了直接利用原始点云信息的激光里程计方法应用固定滞后平滑时有效的数据关联。

摘要： 本发明提供的一种宽带机载雷达目标参数的子带最大似然估计方法，通过子带分解技术将宽带回波数据分解为带宽较小的子带数据，估计各个子带数据的杂波、干扰和噪声的协方差矩阵；求取合并后的子带联合数据的概率密度函数；之后估计最大似然解，并根据最大似然解对目标角度、速度以及距离进行三维搜索，不断根据当前的估计值，计算最优权矢量直至当阵列的输出达到最大；得到目标角度、速度和距离的最大似然估计。由于各子带数据的带宽下降，因此子带的距离分辨率也随之下降，从而减小了回波信号包络在快拍内的不一致性，一定程度上校正了目标信号的距离徙动，降低了相干积累时目标信号的能量损失，提高了输出信噪比，进而提升了目标参数的估计准确性。