發(fā)布時間：2021-09-03 23:24

　　強估計器,即依據(jù)收斂概率為1的穩(wěn)定估計方法,因其優(yōu)秀的計算特性已經成功地應用于多種應用領域。但此類方法的優(yōu)點基于一個假設,即所接收的數(shù)據(jù)需要保持分布不變。隨著計算能力的提升、需要解決的問題日趨復雜、處理的數(shù)據(jù)日益龐大多變,單純地將問題抽象為使用底層分布穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流已難以滿足日常應用的需要。弱估計器在強估計器的基礎上,放寬了對底層分布的限制,使其可以估計動態(tài)變化的目標參數(shù)。而目標參數(shù)的動態(tài)變化要求弱估計器可以迅速地反應、快速地追蹤。為了提高弱估計器應對目標參數(shù)的動態(tài)追蹤能力,本文提出了基于自適應步長搜索（ASS）的弱估計器方法,實驗表明本文提出的算法顯著地提高了弱估計器的性能,并有效地平衡了參數(shù)的追蹤速度與估計精度。 

【文章來源】：電腦知識與技術. 2020,16(04)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

不同步長下三種算法的效果對比

圖1 不同步長下三種算法的效果對比圖1(a)、(b)、(c)分別為Nmin及對比方法相應變量設置為32,64和128時三種算法效果的對比試驗圖。估計值的真值取為0.85與0.15，固定時間周期進行參數(shù)改變來模擬快速、變化差異巨大的情況。圖2的參數(shù)設置為[0.35,0.7,0.2,0.8,0.31,0.91,0.25,0.8,0.4,0.9]，每40個周期變化一次，與[3]保持一致。


本文編號：3382075