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电信技术
> 估计值的均方根值和CRLB值的对比
估计值的均方根值和CRLB值的对比
图片来源:
张程.
基于高阶矩的Nakagami-m参数估计方法 ,
无线电通信技术, 2012 (02).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
性能图
对比图
误差图
偏差图
均方根值
估计值
所属学科:
电信技术
图片上下文:
法去模拟前面中提到的估计方法的采样均值和均方根值(这里只考虑无噪声条件)。所有的数值结果都取自10000实验的平均值。独立同分布Nakagami变量为Ω=2和m参数的有用的取值范围m=0.5,1,1.5…9.5,10}而产生。由Cramér-Rao下限(CRLB)给出的任何m参数
....
的任何无偏估的变化最小值[5]如式(25)所示:VAR[m^]≥1NΨ'(m)-1[]m,(25)式中,Ψ'(·)定义为Ψ(m)=Γ'(m)/Γ(m),是digamma方程的一阶导数,也被称为trigamma方程。可以将m估计值的变化和CRLB值比较以取得更接近真实值的估计方法。图1(a)和图1(b)分别是采样点数为100和1000的估计值的均方根值和CRLB值的对比。可以证明在N=100时m^更有效,但当N增大时会引起更大的偏差,特别是当m值很小时。同时,当N=1000时m^2和m^3更接近CRLB,而且当N值较小时,其性能也不差。图1也证明,矩估计的仿真性能比最大似然估计差。从此可以推断,来自高阶矩误差要远大于最大似然估计中Z的digamma函数的近似值。图1估计值的均方根值和CRLB值的对比图2中图(a)和图(b)分别是当p的估计参数m^1p不同时,采样点数为100和1000的估计值的均值与m的真值对比,以及采样估计的均方根值与当N=100时的CRLB的值对比。可以明显地看出当p增加时,估计参数m^1p数的性能会变好。但是其性能的变化与计算复杂度的增加不是很明显。
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