估計形演算法

㈠ LS估計方法是指什麼演算法，具體思想是什麼

最小二乘(Least Square LS)

(x-x')^2+(y-y')^2最小，是兩個變數下的，最小距離誤差的估計方法

㈡ 時延估計演算法

無線網路節點定位技術中，一種比較成熟的方法利用到達時間差（TDOA）計算。這里簡要科普一下廣義相關時延估計方法：

廣義相關時延估計方法：相關法是最經典的實驗估計方法，通過信號的自相關函數滯後的峰值估計信號之間延遲的時間差。但是對雜訊的處理不好。目前改進的演算法有：

1.廣義加權相關時延估計(GCC)：主要是提高了信噪比。相關函數和功率譜密度函數是一對傅里葉變換對，在頻域利用不同的加權函數對功率譜密度函數進行處理，從而實現信號的預白處理，即增強信噪比。此方法要求具有信號和雜訊的統計先驗知識。

2.廣義相位譜時延估計：時延D通過傅里葉變換在頻域上表現為功率譜密度函數的相位函數。theta（f）=-2πfD。同GCC一樣，可以使用相位加權函數在頻域實現相位譜時延估計，同樣需要信號和雜訊的統計先驗知識。

3.自適應時延估計：通過犧牲計算速度來降低對信號和雜訊統計先驗知識的要求。LMS演算法是通過權矢量的迭代將問題轉化為濾波器的參數估計問題，以兩信號的最小均方誤差為准則進行時延估計。ETDE演算法是一種帶約束的時延估計方法，濾波器採用N階插值運算，直接用瞬時時延估值代替濾波器權系數進行迭代，減小了計算量。

ETDE在平穩帶通信號進行時延估計時能取得很好的估計精度，被證明是無偏的，但是在欠抽樣窄帶信號上市有偏的，它依賴於信號的頻率和濾波器階數。基於拉格朗日插值的時延估計方法就是對已知中心頻率的欠抽樣窄帶信號進行時延估計的，它能在很寬的頻率范圍之內用較小的階數的自適應濾波器進行時延估計，並達到無偏。

㈢ 遞推估計演算法的概述

遞推估計演算法recursive estimation algorithm
利用時刻t上的參數估計、存儲向量與時刻 t+1上測量的輸入和輸出值u(t+1)和y(t+1)計算新參數值(t+1),再根據(t+1)計算出新參數值(t+2)，直到獲得滿意的參數值為止。這種演算法的每一步計算量都比較小，能夠使用小型計算機進行離線或在線參數估計，可以估計時變參數，也可以實時估計適應控制器的參數（見適應控制系統）。20世紀60年代，遞推估計演算法得到迅速發展，到了70年代產生了許多不同的方法，例如，有離線方法的各種變形、卡爾曼濾波法、隨機逼近方法和模型參考適應參數遞推估計法等。
遞推估計演算法的各種方法可以用一個統一的公式來描述：