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基于马尔可夫链蒙特卡洛的复值贝叶斯参数估计
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文件大小: 786kb
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：对指定模型的参数估计的研究历史悠久。 在统计中，通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样进行的贝叶斯分析是一种有效的参数估计方法。 但是，现有的MCMC采样仅在实参空间中执行。 在某些情况下，复数值参数化建模更为可取，因为复数表示带来了实值表示无法实现的经济性和见解。 因此，要估计复数值参数，在复参数空间中执行MCMC采样会更加方便和优雅。 在本文中，首先，基于观测信号正确的假设，提出了两种使用Metropolis-Hastings采样和差分演化的复杂MCMC算法，其中贝叶斯估计中的概率密度函数（pdfs）的特征在于通常的Hermitian协方差矩阵。 其次，为了提高观察信号不正确的情况下的性能，开发了两种增强的复杂MCMC算法，其中pdf是通过增强的复杂统计量来计算的。 进行了理论研究和数值模拟，以证明所提算法在复数值参数估计中的有效性。
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