Over the last decades, the family of $\alpha$-stale distributions has proven to be useful for modelling in telecommunication systems. Particularly, in the case of radar applications, finding a fast and accurate estimation for the amplitude density function parameters appears to be very important. In this work, the maximum likelihood estimator (MLE) is proposed for parameters of the amplitude distribution. To do this, the amplitude data are \emph{projected} on the horizontal and vertical axes using two simple transformations. It is proved that the \emph{projected} data follow a zero-location symmetric $\alpha$-stale distribution for which the MLE can be computed quite fast. The average of computed MLEs based on two \emph{projections} is considered as estimator for parameters of the amplitude distribution. Performance of the proposed \emph{projection} method is demonstrated through simulation study and analysis of two sets of real radar data.


翻译:在过去几十年中,$\alpha$-稳定分布族已被证明在电信系统建模中具有实用价值。特别是在雷达应用中,快速准确地估计幅度密度函数参数显得尤为重要。本文针对幅度分布的参数提出了最大似然估计(MLE)方法。为此,通过两种简单的变换将幅度数据分别投影到水平轴和垂直轴上。经证明,投影后的数据服从零位置对称$\alpha$-稳定分布,其MLE可以非常快速地计算得到。基于两种投影计算出的MLE的平均值被视为幅度分布参数的估计量。通过仿真研究以及对两组真实雷达数据的分析,验证了所提投影方法的性能。

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极大似然估计方法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)也称为最大概似估计或最大似然估计,是求估计的另一种方法,最大概似是1821年首先由德国数学家高斯(C. F. Gauss)提出,但是这个方法通常被归功于英国的统计学家罗纳德·费希尔(R. A. Fisher) 它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是,一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,... ,若在一次试验中,结果A出现了,那么可以认为实验条件对A的出现有利,也即出现的概率P(A)较大。极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明。设甲箱中有99个白球,1个黑球;乙箱中有1个白球.99个黑球。现随机取出一箱,再从抽取的一箱中随机取出一球,结果是黑球,这一黑球从乙箱抽取的概率比从甲箱抽取的概率大得多,这时我们自然更多地相信这个黑球是取自乙箱的。一般说来,事件A发生的概率与某一未知参数theta有关, theta取值不同,则事件A发生的概率P(A/theta)也不同,当我们在一次试验中事件A发生了,则认为此时的theta值应是t的一切可能取值中使P(A/theta)达到最大的那一个,极大似然估计法就是要选取这样的t值作为参数t的估计值,使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。
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