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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東科技大學(xué)申請的專利一種噪聲驅(qū)動的穩(wěn)健序貫自適應(yīng)估計方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119995562B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510459632.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H03H21/00；該發(fā)明授權(quán)一種噪聲驅(qū)動的穩(wěn)健序貫自適應(yīng)估計方法是由潘燕;張莉;段法兵設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種噪聲驅(qū)動的穩(wěn)健序貫自適應(yīng)估計方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種噪聲驅(qū)動的穩(wěn)健序貫自適應(yīng)估計方法，屬于信號估計、濾波、系統(tǒng)辨識領(lǐng)域。本發(fā)明噪聲激勵作用體現(xiàn)在：在動態(tài)和重尾噪聲環(huán)境中，將隨機(jī)噪聲變量引入穩(wěn)健M估計的得分函數(shù)，通過得分函數(shù)與噪聲密度函數(shù)卷積，以改造原始M估計得分函數(shù)形式，并遞推得到參數(shù)估計自適應(yīng)更新算法，該方法基于隨機(jī)共振的相關(guān)原理，借助噪聲作用能夠降低穩(wěn)健估計的均方誤差（MSE）。本發(fā)明利用隨機(jī)共振相關(guān)理論，通過動態(tài)調(diào)節(jié)自適應(yīng)噪聲注入機(jī)制，增強(qiáng)原始估計算法的抗干擾能力與收斂效率。該算法能夠在有限樣本下漸近達(dá)到系統(tǒng)參數(shù)估計的最大似然估計器性能，為復(fù)雜噪聲環(huán)境下的參數(shù)估計提供了高效且穩(wěn)健的解決方案。

本發(fā)明授權(quán)一種噪聲驅(qū)動的穩(wěn)健序貫自適應(yīng)估計方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種噪聲驅(qū)動的穩(wěn)健序貫自適應(yīng)估計方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：初始化參數(shù)：記錄含有異常值的樣本觀測數(shù)據(jù)x＝{x_1，x_2，…，x_N}及其長度N； 步驟2：建立數(shù)據(jù)線性模型； 步驟3：確定得分函數(shù) 步驟4：對參數(shù)θ進(jìn)行自適應(yīng)序貫估計，使其隨著數(shù)據(jù)的到達(dá)估計量逐步迭代更新，得到n時刻的參數(shù)估計值 步驟5：計算n時刻的參數(shù)估計值與真實值之間的平均誤差，即該估計量的均方誤差； 步驟6：利用自適應(yīng)優(yōu)化算法，優(yōu)化噪聲參數(shù)，得到最優(yōu)噪聲參數(shù)下的最小均方誤差； 步驟2中，線性模型如公式1所示： 其中，ωn是概率密度函數(shù)為fω的重尾分布的背景噪聲；hn為觀測模型系數(shù)向量；θ為設(shè)定預(yù)估參考參數(shù)； 步驟3中，具體包括如下步驟： 步驟3.1：確定背景噪聲ωn的分布類型； 步驟3.2：選擇有界的得分函數(shù)ψx對應(yīng)的M-估計量； 步驟3.3：引入噪聲強(qiáng)度為ση的噪聲η，將其概率密度函數(shù)fηx與M估計得分函數(shù)ψx進(jìn)行卷積；得到新的得分函數(shù)如公式2所示： 其中，η為注入的隨機(jī)噪聲變量；Eη[]是關(guān)于隨機(jī)變量η的數(shù)學(xué)期望； 步驟4中，參數(shù)估計值的表達(dá)式如公式3所示： 其中，K[n]為增益矩陣，其表達(dá)式如下：en為預(yù)測誤差，其表達(dá)式如下：∑為協(xié)方差矩陣，其更新規(guī)則為 步驟5中，均方誤差的表達(dá)式如公式4所示：

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山東科技大學(xué)，其通訊地址為：266590 山東省青島市黃島區(qū)前灣港路579號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。