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搜索结果: 1-15 共查到RAO相关记录44条 . 查询时间(0.046 秒)
Dr. Rao N. Jaladanki, born in India, completed his Ph.D degree in Zoology (Endocrinology) at Sri Venkateswara University, Tirupati, AP, India in 1992. His postdoctoral fellowship was awarded by the Ro...
随着雷达分辨率的不断提高,每个距离单元中分布的杂波能量逐渐减少,当杂噪比低于10dB时,热噪声对检测性能的影响是不可以忽略的。针对低杂噪比的情况,在复合高斯杂波加热噪声的背景中研究了分布式目标的检测问题。首先假设内部热噪声和外部杂波统计独立,在给定杂波纹理分量τ的前提下,将白高斯热噪声加上由球不变随机向量表示的复合高斯杂波之后的总干扰近似等效处理成一个新的复合高斯杂波,只是将其参数做了适当调整。然...
In this communication, we describe some interrelations between generalized $q$-entropies and a generalized version of Fisher information. In information theory, the de Bruijn identity links the Fisher...
We propose a modified $\chi^{\beta}$-divergence, give some of its properties, and show that this leads to the definition of a generalized Fisher information. We give generalized Cram\'er-Rao inequalit...
该文针对随机布局多天线信号联合时差估计Cramer-Rao下界(CRLB)开展研究,在深入研究多路联合参数估计和经典时差估计算法的基础上,首先建立信号模型,进而得到频域的联合概率密度函数,然后推导出Fisher信息矩阵和Cramer-Rao下界的解析表达式。最后,对结果进行了讨论分析,并同两路时差估计Cramer-Rao下界进行了对比。结果表明,多天线联合时差估计能够利用各信号的相同信息,有效提升...
随机跳频和随机脉冲重复间隔等随机调制信号的处理可以等价为随机调制信号中的参数估计问题。针对抽象的随机调制复正弦信号模型,借助Fisher信息矩阵推导了其复幅度和调制系数估计的Cramer-Rao下限并分析了其统计特性。求解了单个和多个随机调制复正弦信号的最大似然估计,利用“广义周期图”研究了其分辨及模糊性能,为后续的信号设计与处理提供了理论参考。计算机仿真实验验证了相关结论。
The following electromagnetism (EM) inverse problem is addressed. It consists in estimating local radioelectric properties of materials recovering an object from the global EM scattering measurement, ...
This paper presents a Cramer-Rao lower bound (CRLB) on the variance of unbiased estimates of factor matrices in Canonical Polyadic (CP) or CANDECOMP/PARAFAC (CP) decompositions of a tensor from noisy ...
针对准平稳信号的波达方向估计,提出一种基于Khatri-Rao(KR)积的联合稀疏分解算法。该算法借助KR积将阵列接收数据表示成多个虚拟联合稀疏测量矢量模型,通过求解联合稀疏反问题实现波达方向估计,给出了联合稀疏反问题的唯一性条件,解决了当前稀疏分解方位估计不能处理欠定情况的问题。仿真实验验证了算法的有效性,在低信噪比下获得了更高的分辨率。
This paper deals with Cram\'er-Rao inequalities in the context of nonextensive statistics and in estimation theory. It gives characterizations of generalized q-Gaussian distributions, and introduces g...
In relative non-Gaussian clutter backgrounds, one of the difficulties on radar target detection is to establish a likelihood ratio test model. Based on the SG-Alpha(subGaussian-Alpha)stable distributi...
针对量测不确定下非线性系统状态估计中多传感器量测数据的有效利用和计算复杂度的简化问题,给出了一种多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法。首先,通过随机采样策略和量测模型先验转移概率实现用于评估粒子权重的传感器有效量测集合的采样;其次,利用重采样步骤和概率最大化原则完成对不含扰动影响传感器量测模型的辨识;最终,依据Rao-Blackwellised粒子滤波中非线性状态分量和...
非高斯相关杂波背景下的目标检测具有重要的实际意义,但在该背景下建立似然比检测模型非常困难。以SG-Alpha (subGaussian-Alpha)稳定分布作为非高斯相关杂波分布模型,导出了雷达目标的Rao检测模型。该模型适应于一般非高斯相关杂波下的目标检测,且易于实现。仿真及实测数据验证表明,在非高斯相关杂波条件下本文提出的方法明显优于传统的检测方法。
2011年11月28日下午,欧进萍校长在主楼312会客室会见印度Koneru Lakshmaiah University代理校长J.S. RAO教授一行,双方就如何加强两校间的交流合作进行深入探讨。我校程耿东院士,运载工程与力学学部、国际合作与交流处等相关部门负责人陪同会见。
传统多用户检测中通常假定接收方已知活跃用户数,一般为这个系统所能容纳的最大用户个数。在此前提下,传统多用户检测方法能够获得较好的估计性能。然而在实际的多址移动通信系统中活跃用户个数及其参数往往都是时变的,此时传统的多用户检测方法性能恶化。针对这个问题,本文首先采用随机集理论(Random Set Theory,RST)建立多用户动态模型,基于此模型将信道分解为离散部分和连续部分,并通过分析两者的关...

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