probabilistic structure of the mult

probabilistic structure of the multipath channel model
expression 2 is the starting point for the multipath parameter estimation algorithms. given 2 the joint model order selection and parameter estimation aims at determining the values of L, w, and -. for fixed L both w and - can be found using classical maximum a posteriori (or maximum likelihood) approach, which amounts to a numerical maximization of the corresponding probability density function following. unfortunately, in majority of practical cases the number of multipath components is not known. a possible approach to circumvent an explicit specification of the model order consists of imposing sparsity constraints on w. the advantage of such approach is a joint model order selection and parameter estimation within a bayesian inference framework, as will be outlined below

Kết quả (Việt) 1:

Các cấu trúc xác suất của các mô hình kênh ionbiểu thức 2 là điểm khởi đầu cho các thuật toán ước tính tham số ion. cung cấp 2 mô hình chung tự lựa chọn và tham số dự toán nhằm mục đích xác định các giá trị của L, w,. cố định L cả hai w và – có thể được tìm thấy bằng cách sử dụng cổ điển tối đa posteriori (hoặc tối đa khả năng) tiếp cận, mà số tiền để tối đa hóa số sau đây hàm mật độ xác suất tương ứng. Thật không may, trong đa số trường hợp thực tế số lượng các ion thành phần không biết đến. một cách tiếp cận có thể để phá vỡ một đặc tả rõ ràng của mô hình bao gồm áp đặt những hạn chế sparsity trên w. lợi thế như vậy cách tiếp cận là một hợp tác mô hình để lựa chọn và ước lượng tham số trong một khuôn khổ suy luận Bayes, như sẽ được trình bày dưới đây

Kết quả (Việt) 2:

cấu trúc xác suất của các mô hình kênh đa đường
biểu thức 2 là điểm khởi đầu cho các thuật toán ước lượng tham số đa đường. cho 2 sự lựa chọn mô hình để doanh và ước lượng tham số nhằm mục đích xác định các giá trị của L, w, và -. L cố định cả hai w và - có thể được tìm thấy bằng cách sử dụng tối đa cổ điển một hậu (hoặc khả năng tối đa) cách tiếp cận, trong đó số tiền tối đa hóa một số của hàm mật độ xác suất tương ứng sau đây. không may, trong đa số các trường hợp thực tế số lượng các thành phần đa đường không được biết. một phương pháp có thể để phá vỡ một đặc điểm kỹ thuật rõ ràng của bậc của mô hình bao gồm việc áp đặt những hạn chế thưa thớt trên w. lợi thế của phương pháp này là một lựa chọn mô hình để doanh và ước lượng tham số trong một khuôn khổ suy luận Bayes, như sẽ được trình bày dưới đây