1) Blind signal parameters esimate
盲信号参数估计
2) blind symbol estimation
信号盲估计
1.
The least mean square (LMS) iterative algorithm is used to improve the blind symbol estimation method that is based on subspace.
利用最小均方 (LMS)迭代算法对基于子空间的信号盲估计方法进行了改进 ,改进后的算法运算量小 ,便于多用户信号实时分离 ,为智能天线系统中的上行信号的分离提供了一种有效的解决方案 。
3) blind parameter estimation
参数盲估计
1.
The Time-frequency Analysis and Blind Parameter Estimation of Frequency Hopping Signals;
跳频信号时-频域分析与参数盲估计方法
2.
A Novel Blind Parameter Estimation Algorithm of Frequency-Hopping Signals
一种新的跳频信号参数盲估计算法
3.
This algorithm not only avoids the limitation of STFT and WVD in parameter estimation of FH interference,but also reguires no priori knowledge,thus realizing blind parameter estimation of FH interference.
不仅克服了STFT和WVD在对跳频干扰参数估计时的不足,而且不需要任何先验知识,实现了基于小波变换的跳频干扰参数盲估计。
4) blind parameter estimation
盲参数估计
补充资料：参数估计的收敛性
在一定条件下对系统的参数进行估计时，随着测量数据的增多，参数的估计值向其真实值逐步逼近的性质。收敛性是参数估计理论的一个重要内容。在研究参数估计的收敛性时常用的工具是概率方法，它适用于固定样本的估计和递推估计（见递推估计算法）。20世纪70年代后期，出现常微分方程方法，它是从研究估计值的内插曲线的尾函数性质来推断参数估计的收敛性的。后来又出现将上述两种方法结合起来的研究方法。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条