在QPSK调制方式下，分别研究推导了基于辅助数据的极大似然比信噪比估计算法研究、基于矩的信噪比估计算法研究以及基于高阶累积量的信噪比估计算法。通过仿真比较了信噪比估计算法的性能，着重分析比较了采用的迭代次数及数据长度等参数对算法性能的影响，最终根据算法各自的特点给出了相应的适用范围。

针对在目标跟踪系统中通常使用量测转换方法将球面坐标系下的量测量转换到笛卡尔坐标系下, 传统量测转换方法在互距离测量误差增大时跟踪性能有所下降的问题, 提出一种基于卡尔曼滤波预测的无偏量测转换方法. 采用无偏量测转换方法变换量测量, 基于卡尔曼滤波预测值, 结合无迹变换算法估计转换量测方差. 仿真结果表明, 所提出的转换量测卡尔曼滤波算法较现有方法具有更高的跟踪精度和可信度.

为了提高DV-Hop定位算法在不规则网络中的精确度，针对该算法的不足之处，提出了一种基于平均跳距和估计距离的改进的DV-Hop算法。该算法考虑了未知节点到参考节点的路径与参考节点间的路径可能存在重合或部分重合这一特性，对平均跳距进行修改，并利用误差对距离进行修正。仿真实验结果表明，在不规则网络环境下，改进算法的定位精度得到明显提高。

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短快拍条件下均匀矩形阵中的二维DOA 估计

在使用FFT距离多普勒算法进行ISAR成像处理时，回波相关性的减弱将加大运动补偿难度，带来较大的误差。该文在常规相邻相关法基础上，提出了一种改进的运动补偿方法。在距离向上，利用基准回波相关法与曲线拟合，克服了低回波相关性下包络对齐时出现的包络漂移、包络跳变等缺陷；在方位向上，利用DCFT变换，对目标的运动参数进行精确估计并加以补偿，减小了回波相关性降低对相位补偿的影响。仿真验证了该方法的有效性。

使用 MLE 和卡尔曼滤波器估计 Schwartz-Smith (2000) 论文（商品价格的短期变化和长期动态）中提出的 2 因子模型的模型参数。 然后根据估计的参数生成两个因子。 此代码允许用户根据提供的每日数据轻松选择不同的数据频率，在提供的总数据集的子样本上估计模型，在估计中从提供的数据集中添加或删除一些未来合约，选择初始猜测为参数和初始状态。 此代码还运行几何布朗运动模型和用作基准的 Ornstein-Uhlenbeck 模型的估计。 然后将 Schwartz-Smith 2 因子模型通过 Log-L 分数、LR 检验和 p 值以及生成的未来曲线与观察到的曲线之间的误差统计（平均误差、平均绝对值）与两个一因子模型进行比较误差，误差的标准差）。 这两个状态变量最终呈现在图表中（参见屏幕截图）。 编写此代码是为了在我的硕士学位论文中进行研究： http : //www.lun

大数据-算法-非均匀线阵MIMO雷达多目标参数联合估计方法研究.pdf