课程作业时的最大似然（ML）准则集合程序

资 源 简 介

课程作业时的最大似然（ML）准则集合程序

详 情 说 明

本文将介绍课程作业中涉及的几项关键技术实现思路。

在信号处理部分，我们首先实现了均匀线阵下的CRB曲线计算。克拉美罗界作为参数估计的理论下界，其计算需要综合考量阵列几何结构、信号波长等因素。实际实现中采用了矩阵运算来求解Fisher信息矩阵的逆。

针对无线信道仿真，我们构建了单径和多径瑞利衰落信道的数学模型。通过生成符合瑞利分布的随机变量来模拟小尺度衰落的特性，并考虑了多普勒频移对信道时变特性的影响。

在参数估计方面，我们应用贝叶斯原理解决了混合logit模型的参数估计问题。采用马尔可夫链蒙特卡洛方法实现后验分布采样，通过Gibbs抽样迭代更新参数。这个过程中需要特别注意先验分布的选择和收敛性判断。

图像处理作业实现了经典的灰度共生矩阵纹理特征计算。通过统计图像中特定空间关系的像素对出现概率，提取了对比度、相关性等关键纹理指标。实现时优化了矩阵构建过程以提升计算效率。

资源分配算法部分涵盖了多种经典策略的实现，包括基于博弈论的分布式算法和集中式优化算法。针对不同场景需求，我们比较了各种算法在公平性、效率等方面的表现差异。