[发明专利]一种改进的自适应快速迭代收敛解方法及系统

说明书

本发明属于信号检测技术领域，公开了一种改进的自适应快速迭代收敛解方法及系统，把参数迭代过程近似为泰勒二阶级数展开，这样本发明对初始值的选择并不敏感，与传统方法相比并没有增加任何计算复杂性，在修正项中引入对数似然函数的二阶导数和三阶导数，即增加了对数似然比函数的斜率和曲率特征数学，从而能够自适应地调节修正项的起伏波动，利用对数似然函数的二阶导数和三阶导数之间的关联性，开发了自适应参数估计阈值和迭代收敛停止条件。本发明不仅能保证快速迭代，还能保证收敛，并且对初始值的选择并不敏感。

技术领域

本发明属于号检测技术领域，尤其涉及一种改进的自适应快速迭代收敛解方法及系统。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

与本方案相近的现有技术就是下面段落所述内容。

在迭代解有关的技术中，传统上使用的技术有Newton-Raphson 迭代法、得分法以及EM方法等，这些方法的共同特点是给待估参数选择一个初始值，然后按照泰勒级数一次项展开，经过迭代不断逼近待估参数。但是这种方法可能会导致迭代不收敛，比如由于数据噪声的较大影响，当对数似然函数的二阶导数较小时，迭代可能不会收敛，因为从一次迭代项到另一次迭代项，修正项的起伏太大，所以常规的迭代法中普遍存在这样的问题。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)现有技术中，信号数据检测中迭代收敛速度慢，不能通过实际情况自适应调整收敛门限，导致在大量的参数估计在有关的物理应用受限。

(2)由于常规的迭代法是基于一阶泰勒级数展开原理进行迭代估计，这种方法仅仅开发了对数似然函数的二阶导数，并没有开发对数似然函数的高阶导数，当对数似然函数的二阶导数较小时，由于修正项起伏波动较大，所以导致参数迭代不收敛。常规方法既没有设置自适应收敛阈值，又缺乏机制去抑制修正项的起伏，这个问题严重制约了迭代法的应用。

(3)比如在被动感知有关的应用中，接收方是传感器阵列，发射方是敌方的军用雷达，被动感知的目的是能够通过被动传感器阵列估计地方雷达的方位角和俯仰角等信息，在高精度参数估计研究中，这类问题一般通过ML(最大似然)方法来实现，ML的最大缺点是计算复杂度高，无法满足工程条件下的实时任务计算需求，所以数值解算法常常是首选，常规数值迭代法通常面临的问题是迭代收敛性不能保证，且收敛值很大程度上取决于初始值的设置，有时即使收敛，但收敛速度慢，很难满足这类任务需求，而本发明提出的方法则不仅保证收敛，而且收敛速度快，且对初始值设置不敏感。

解决上述技术问题的意义：阵列信号处理常常用于高维参数估计中，然而高精度的参数估计常常需要计算复杂度很高的闭式解，而本发明提供了一套高精度参数估计的并简化计算复杂度的数值解方案，在雷达、声呐、电子侦察和无线通信等更广阔的领域具有潜在的重要的应用价值。

本发明则提供了一种新的方法，不仅能够保证迭代过程中的收敛性，而且还保证迭代过程快速收敛，本发明同时开发了对数似然函数的二阶导数和三阶导数，当对数似然函数的二阶导数较小时，修正项的起伏受到了抑制，当对数似然函数的二阶导数较大时，修正项的起伏受到了加强，所以本发明能够自适应地选择迭代步长，并可通过实际情况自适应调整收敛门限，从而从根本上克服了传统迭代法中存在的问题。将其用在大量的参数估计有关的物理应用中，将具有非常大的价值。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种改进的自适应快速迭代收敛解方法及系统。

本发明是这样实现的，一种改进的自适应快速迭代收敛解方法，所述改进的自适应快速迭代收敛解方法包括：在信号检测中，把参数迭代过程近似为泰勒二阶级数展开，对初始值进行选择；

在修正项中引入对数似然函数的二阶导数和三阶导数，增加对数似然比函数的斜率和曲率特征，自适应地调节修正项的起伏波动；