一种基于噪声增强的贝叶斯参数估计方法技术

本发明专利技术公开了基于噪声增强的贝叶斯参数估计方法。属于信号处理领域。它是一种利用噪声增强特性提高贝叶斯准则下参数估计性能的方法。首先给非线性系统输入信号加入与之独立的加性噪声，然后建立噪声增强贝叶斯参数估计模型，利用所述非线性系统输出信号对输入参数进行贝叶斯估计，最后求解该模型下的最优加性噪声，并获取最优噪声增强贝叶斯估计性能。本发明专利技术利用噪声增强提高贝叶斯参数估计性能，通过给非线性系统输入信号加入合适的噪声，可进一步减小基于非线性系统输出信号对输入参数进行贝叶斯估计时对应的均方误差。

A Bayesian parameter estimation method based on noise enhancement

The invention discloses a Bayesian parameter estimation method based on noise enhancement. It belongs to the field of signal processing. It is a method to improve the performance of parameter estimation under Bayesian criterion by using noise enhancement characteristics. Firstly, an independent additive noise is added to the input signal of the nonlinear system, then a noise-enhanced Bayesian parameter estimation model is established. The input parameters are estimated by the output signal of the nonlinear system. Finally, the optimal additive noise under the model is solved, and the performance of the optimal noise-enhanced Bayesian estimation is obtained. The method improves the performance of Bayesian parameter estimation by noise enhancement. By adding appropriate noise to the input signal of the non-linear system, the mean square error corresponding to Bayesian parameter estimation based on the output signal of the non-linear system can be further reduced.

【技术实现步骤摘要】
一种基于噪声增强的贝叶斯参数估计方法
本专利技术属于信号处理领域，具体涉及噪声增强和贝叶斯参数估计。
技术介绍
在传统的信号处理中，噪声通常被视作为不想要的信号，不仅没有益处反而会对系统造成干扰。事实上，噪声总是与有用信号同时存在，系统中过多的噪声通常会使得传输信道容量变小，在导致信号检测正确性降低的同时，也令参数估计的性能变得糟糕，严重影响了系统的工作。为了提高系统性能，通常会尽可能地将噪声除去或将其与有用信号分开。然而，噪声对系统的影响并不都是负面的。在一定条件下，噪声可通过非线性系统对信号产生积极的增强作用，此现象即为噪声增强现象。已有研究表明，给一些非线性系统的输入加入噪声或调整背景噪声水平，可使得系统检测和/或估计性能得到明显的改善。使得平均代价最小的估计为贝叶斯估计，所得估计量即为贝叶斯估计量。参数估计值与真实值之间的平方误差是贝叶斯估计最常见的代价函数之一。在利用非线性系统输出信号对输入信号中未知参数作贝叶斯估计时，结合噪声增强理论可知，一定情况下，给非线性系统输入信号加入噪声时对应的最优贝叶斯估计均方误差有可能小于未给输入信号加入任何噪声时对应的原最优贝叶斯估计均方误本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于噪声增强的贝叶斯参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建噪声增强非线性系统：所述非线性系统包括三个部分：非线性系统输入信号、非线性系统和非线性系统输出信号；非线性系统输入信号x与参数θ密切相关，而θ的值由其概率密度函数pθ(θ)确定；给非线性系统输入信号x加入与之独立的加性噪声n，经过非线性系统后，获得噪声修正非线性系统输出信号y＝T(x+n)，其中T(·)表示非线性系统的传递函数；2)建立噪声增强贝叶斯参数估计模型：利用所述非线性系统输出信号y对输入参数θ进行估计；当y值一定时，使得输入参数θ与其估计量

【技术特征摘要】
1.一种基于噪声增强的贝叶斯参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建噪声增强非线性系统：所述非线性系统包括三个部分：非线性系统输入信号、非线性系统和非线性系统输出信号；非线性系统输入信号x与参数θ密切相关，而θ的值由其概率密度函数pθ(θ)确定；给非线性系统输入信号x加入与之独立的加性噪声n，经过非线性系统后，获得噪声修正非线性系统输出信号y＝T(x+n)，其中T(·)表示非线性系统的传递函数；2)建立噪声增强贝叶斯参数估计模型：利用所述非线性系统输出信号y对输入参数θ进行估计；当y值一定时，使得输入参数θ与其估计量之间均方误差最小的贝叶斯估计为对应的均方误差为εMMSE(y)＝E(θ2|y)-E2(θ|y)(2)式其中E(θ|y)和E(θ2|y)分别表示y值一定时θ和θ2的期望；进一步地，也是使得平均均方误差最小的估计，对应的最小平均均方误差为其中py(y)为非线性系统输出信号y的概率密度函数；py(y)、E(θ|y)和E(θ2|y)分别计算为：其中pn(...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘书君，杨婷，周喜川，张奎，李东，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50