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EM算法在閃爍噪聲分布參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用

2020-10-13 13:26:56李廣柱陳威兵張剛林
火控雷達(dá)技術(shù) 2020年3期
關(guān)鍵詞:模型

李廣柱 陳威兵 李 瑋 張剛林 蘇 鋼

(長沙學(xué)院 長沙 410022)

0 引言

近距離跟蹤雷達(dá),目標(biāo)回波具有角閃爍特性,如果處理不當(dāng),會(huì)增加雷達(dá)跟蹤目標(biāo)的誤差,甚至?xí)G失目標(biāo)。目標(biāo)角閃爍噪聲的分布是非高斯的,具有較長的拖尾[1-5]。在實(shí)際應(yīng)用時(shí),常采用高斯分布和較小概率出現(xiàn)的大方差拉普拉斯分布噪聲混合進(jìn)行建模,該分布模型是研究跟蹤濾波算法的重要基礎(chǔ)[6-7]。

本文專門研究角閃爍噪聲的分布參數(shù)估計(jì),基于混合分布模型,采用EM算法估計(jì)分布參數(shù),給出了分布參數(shù)估計(jì)的理論推導(dǎo),列出了參數(shù)估計(jì)的計(jì)算流程,并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。理論推導(dǎo)和仿真結(jié)果表明,采用EM算法可以估計(jì)得到混合分布模型的參數(shù)。

1 閃爍噪聲分布參數(shù)的EM估計(jì)算法

1.1 角閃爍噪聲的混合分布模型

角閃爍噪聲,一般認(rèn)為服從混合分布模型為

f(x;σ,η,ε)=(1-ε)fg(x)+εfl(x)

(1)

式(1)中fg(x)、fl(x)分別表示高斯分布和拉普拉斯分布的概率分布函數(shù),ε?1是觀測(cè)噪聲服從拉普拉斯分布的概率。其中

(2)

(3)

式(2)、式(3)中σ、η分別為高斯分布、拉普拉斯分布的參數(shù)。

1.2 EM分布參數(shù)估計(jì)算法

假設(shè)有采樣序列x=[x0,x1,…,xN-1]T,服從上述混合分布模型,可知序列x的概率分布為

(4)

式(4)中的α為服從[0,1]分布的隨機(jī)數(shù),且α=1的概率為ε。可知似然比函數(shù)為

L(θ)=lnf(x|σ,η,ε)

(5)

似然比函數(shù)的數(shù)學(xué)期望為

(6)

式(6)中的Θ為待估計(jì)參數(shù)的集合,Θ(k)表示第k次迭代時(shí)的參數(shù)值;p(xn|g;θ)、p(xn|l;θ)分別表示在參數(shù)θ=[σ,η,ε]T的條件下,xn分別服從高斯分布和拉普拉斯分布的概率;Pg、Pl分別表示樣本服從高斯分布和拉普拉斯分布的概率;P(g|xn)和P(l|xn)表示當(dāng)采樣值為xn的時(shí)候,分別服從高斯分布和拉普拉斯分布的概率。將式(1)帶入式(6)可得混合模型條件下Q(Θ;Θ(k))的表達(dá)式??芍植紖?shù)θ=[σ,η,ε]T的似然估計(jì)在Q(Θ;Θ(k))的極值處取到。求Q(Θ;Θ(k))對(duì)θ=[σ,η,ε]T的導(dǎo)數(shù)可得

(7)

令式(7)等于0,可得θ=[σ,η,ε]T的似然估計(jì)為

(8)

為了完成迭代的運(yùn)算,還需引入P(g|xn)和P(l|xn)的更新

(9)

利用式(8)和式(9),可以通過迭代的方式得到θ=[σ,η,ε]T的估計(jì),下面介紹具體的實(shí)現(xiàn)算法。

2 分布參數(shù)估計(jì)的算法流程

基于式(8)和式(9),可得到采用EM算法估計(jì)閃爍噪聲的分布參數(shù)的計(jì)算流程如下:

1)Step1,設(shè)定k=1時(shí),分布參數(shù)的初始值θ(1)=[σ(1),η(1),ε(1)]T,可容忍的迭代次數(shù)K和可接受的迭代誤差δ;

2)Step2,對(duì)于第k+1次迭代,計(jì)算:

(10)

3)Step3,按式(9)計(jì)算P(g|xn)(k+1)和P(l|xn)(k+1);

4)Step4,按式(8)計(jì)算θ(k+1)=[σ(k+1),η(k+1),ε(k+1)]T;

3 仿真實(shí)驗(yàn)

在實(shí)際應(yīng)用的時(shí)候,可以采集近距離跟蹤雷達(dá)在跟蹤目標(biāo)過程中的觀測(cè)噪聲,采用EM算法對(duì)角閃爍噪聲的分布參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。本文采用仿真的方法驗(yàn)證EM算法的有效性,改變仿真時(shí)采用的角閃爍噪聲的分布參數(shù),通過對(duì)比仿真用到的分布參數(shù)和EM算法的估計(jì)結(jié)果,可以驗(yàn)證算法的有效性。

選取參數(shù)σ2=1、η=3、ε=0.05,仿真得到長度為4096點(diǎn)的角閃爍噪聲序列。設(shè)置分布參數(shù)的初始值為:σ2(1)=0.5、η(1)=1、ε(1)=0.1,可容忍的迭代次數(shù)K=500;可接受的迭代誤差δ=10-7。采用EM迭代算法進(jìn)行估計(jì),得到的估計(jì)結(jié)果如圖 1所示。圖 1給出的是相對(duì)誤差,故縱坐標(biāo)的單位是%。

圖1 EM算法估計(jì)噪聲分布參數(shù)的相對(duì)誤差

由圖 1可見,迭代40次左右即可達(dá)到較好的效果。為了驗(yàn)證EM算法估計(jì)的可重復(fù)性,本文模擬了500組相同分布參數(shù)的角閃爍噪聲序列,利用EM算法估計(jì)得到分布參數(shù):σ2、η、ε的頻數(shù)分布直方圖,如圖 2到圖 4所示。

圖2 參數(shù)σ2估計(jì)值的頻數(shù)分布直方圖

圖3 參數(shù)η估計(jì)值的頻數(shù)分布直方圖

圖4 參數(shù)ε估計(jì)值的頻數(shù)分布直方圖

通過圖2到圖4可以發(fā)現(xiàn),η,特別是ε的估計(jì)值有較長的拖尾,為此對(duì)σ2、η和ε的估計(jì)值進(jìn)行Jarque-Bera分布檢驗(yàn),結(jié)果如表 1所示。

表1 估計(jì)值的Jarque-Bera檢驗(yàn)

表1采用的置信度為0.05,表中h表示是否接受樣本服從高斯分布:h=0,表示樣本服從高斯分布;h=1,表示樣本不服從高斯分布,由表 1可以看出,σ2的估計(jì)值服從高斯分布,η和ε不服從高斯分布。表中p為Jarque-Bera檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,p小于置信度,說明估計(jì)值不服從高斯分布,由表 1可見,η、ε的Jarque-Bera檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量皆小于置信度,其中ε的Jarque-Bera檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量很小,這與圖 4是吻合的。

表2給出σ2、η和ε估計(jì)值的前兩階矩的計(jì)算結(jié)果。

表2 500次估計(jì)值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差

通過表 2可以發(fā)現(xiàn),采用EM算法估計(jì)混合分布模型的參數(shù)σ2和ε的效果較好,參數(shù)η的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差略大,這是由于ε較小,模擬得到的角閃爍噪聲序列中服從拉普拉斯分布的噪聲點(diǎn)少,樣本數(shù)較少造成的。因此,可以通過提高總的觀測(cè)樣本來提高參數(shù)η的估計(jì)精度。

4 結(jié)束語

角閃爍噪聲是影響近距離跟蹤雷達(dá)性能的重要因素,掌握它的概率分布是改善目標(biāo)跟蹤性能的重要依據(jù)。本文提出采用EM算法估計(jì)角閃爍噪聲的分布參數(shù),推導(dǎo)了理論模型,列出了計(jì)算流程,并進(jìn)行了仿真。通過仿真發(fā)現(xiàn),EM算法能夠估計(jì)得到角閃爍噪聲的分布參數(shù),其中σ2的估計(jì)值服從高斯分布,η和ε不服從高斯分布;計(jì)算結(jié)果表明,σ2、η和ε估計(jì)值的均值與真值偏差小,綜合分析可以認(rèn)為算法效果良好。下一步可以通過半實(shí)物仿真和實(shí)物仿真,估計(jì)得到角閃爍噪聲的分布參數(shù)。

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