解决了基于声传感器阵列的跨音速估计问题。 根据在亚音速或超音速气流中传播的声波的传播特性，为给定的测量设备建立了线性声传感器阵列的观测模型。 然后，基于最小均方误差（MMSE）准则的迭代实现，提出了一种鲁棒的风速估计器，简称为II-MMSE。 作为一种稀疏估计方法，II-MMSE自然地考虑了阵列观测数据中的噪声协方差信息，因此不需要用户选择任何超参数。 此外，II-MMSE技术在计算上比一般的超参数稀疏估计方法更有效，并且对有限的快照和数组建模错误具有良好的鲁棒性。 进行仿真以显示II-MMSE的功效。

matlab均方误差的代码MMSE处理和集中式实现使无蜂窝大规模MIMO竞争 这是与以下科学文章相关的代码包： EmilBjörnson和Luca Sanguinetti，“，《 IEEE Transactions on Wireless Communications》，第1卷。 19号2020年1月，第77-90页，第1页。 该软件包包含一个基于Matlab的仿真环境，该环境可复制本文中的一些数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 无蜂窝大规模MIMO被认为是一种有前途的技术，可以满足5G以后网络中不断增长的用户数量和高速率期望。 关键思想是让许多分布式访问点（AP）与网络中的所有用户进行通信，这可能是通过使用联合相干信号处理来实现的。 本文的目的是针对AP之间不同程度的合作，对该技术进行首次全面的分析。 特别是，通过空间相关的衰落和任意线性处理，分析了四种不同的无小区实现的上行链路频谱效率。 事实证明，可以大幅度超越常规蜂窝大规模MIMO和小型蜂窝网络，但仅使用全局或局部最小均方误差（MMSE）组合即可。 这与提倡最大比例组合的现有文献形成了鲜明的对比。 此外，

均方误差的matlab代码实现导弹估计 抽象的 该项目的目标是使用视线测量法用导弹拦截目标。 在该项目中使用了两种模型来开发状态动力学：高斯-马尔可夫模型和随机电报模型。 连续时间卡尔曼滤波器用于确定两个模型的横向位置，速度和目标加速度的最小方差估计。 将这些估计值与它们在10秒钟的跨度内的对应真实值进行比较。 为了确定卡尔曼滤波算法是有效的并且所使用的模型是正确的，对10,000个实现进行了蒙特卡洛模拟。 通过仿真将不同状态的均方根误差与相应的滤波器值进行比较。 卡尔曼滤波器在模拟高斯-马尔可夫模型和随机电报模型方面的性能相似。 代码说明 one_real_gm使用高斯-马尔可夫模型运行连续时间卡尔曼滤波器的一种实现。 它绘制了真实状态与估计状态的关系 one_real_tele使用随机电报模型运行连续时间kalman滤波器的一种实现。 它绘制了真实状态与估计状态的关系 monte_carlo_gm使用高斯-马尔可夫模型对连续时间卡尔曼滤波器进行蒙特卡洛模拟。 它绘制了模拟的状态均方根误差与滤波器计算的均方根误差。 monte_carlo_tele使用电报模型对连续时间kalman滤

在大规模 MIMO 系统中，将牛顿迭代法用于传统的 WWSE 预编码算法求逆运算，但是其迭代初始值计算复杂。针对这一问题，提出WWSESOR-NT算法。在SOR算法的基础上提出中间算法，然后与牛顿迭代算法相结合，利用中间算法直接对高阶矩阵的逆进行估算，将得到的结果作为牛顿迭代法的迭代初始值以加快收敛速度。仿真结果显示，与传统牛顿迭代法比较，WWSESOR-NT 算法能够以更少的迭代次数和近似相同的复杂度逼近WWSE算法的性能。

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LMS(Least Mean Square)算法因其结构简单、稳定性好等优点,得到了广泛的应用,但在收敛速度和稳态失调之间存在着固有矛盾,通过对步长因子的调整可以克服这一矛盾。分析研究了已有的变步长LMS算法,在此基础上提出了一种改进的变步长LMS算法。理论分析和计算机仿真表明该算法不但具有较快的收敛速率,并且具有更小的稳态误差。

针对正交频分复用系统对同步偏差的敏感性，设计了两种同时具备频偏估计能力的新训练序列，并给出了相应的定时尺度函数和频偏估计函数。利用训练序列的共轭对称性及部分数据的运算符号相反的特性，进行相关运算得到定时估计值和频偏估计值。理论分析和仿真结果表明，新训练序列的定时尺度非常尖锐，且不受循环前缀长度的影响；在加性高斯白噪声环境下，定时估计均值和均方误差均为零，实现了精确的定时同步；新频偏估计函数在保持了估计精度的同时扩大了频偏估计范围，且在信噪比较低时，新频偏估计算法仍具有很好的估计性能。

基于提高OFDM系统整体性能的目的，采用对称相关的性能，通过对Park和Minn等人的算法进行研究，并在其基础上进行了改进，改进算法消除了定时度量中的多余峰值，只有一个准确的峰值，可以很容易的进行时间定时。通过MATLAB进行仿真，结果表明，改进算法的性能比原算法有所改善，并且适用高斯信道和多径衰落信道。

低照度图像增强均方误差，峰值信噪比，结构化相似度

拍摄两张图像并返回均方误差。 它适用于 2D 图像。