【摘 要】
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极大似然估计是统计中最重要，应用最广泛的方法之一，在理论上是最优的，是有效的一致性估计。在理论上极大似然可以获得最优的性能，但实现这种估计的算法是极其繁重的，需要进行多变
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极大似然估计是统计中最重要，应用最广泛的方法之一，在理论上是最优的，是有效的一致性估计。在理论上极大似然可以获得最优的性能，但实现这种估计的算法是极其繁重的，需要进行多变量非线性最大值的全局搜索，其搜索的运算量惊人。这个问题是MLE方法应用的瓶颈问题，在现有芯片条件下，没有可实现性。而计算智能算法的主要应用对象是优化问题的难解问题，也就是优化理论中的NP问题。有鉴于此，本论文根据在非合作参数估计中的实际情况，把计算智能的禁忌搜索算法、混沌寻优算法、遗传算法及其改进算法适宜的用在DS／SS信号的PN码的极大似然估计和多信号源的波达方向的极大似然估计这两个难解的优化问题。 本论文主要包括以下创新之处： (1)研究了非合作情况下DS／SS信号的扩频码估计的极大似然模型。PN码估计的极大似然方法是一个组合优化问题，其最优的估计就是遍历所有可能的输入组合，这是一个NP问题。 (2)提出了一种基于禁忌搜索的DS／SS信号的PN码估计算法。该方法利用禁忌搜索的全局寻优能力来处理PN码的极大似然估计这个NP问题。这种方法即使是在很低的信噪比下(如-18db)也具有很好的估计性能。算法对扩频码本身的特性没有任何先验知识要求，对信息码除需要知道码元宽度外也不需要任何先验知识。算法具有多项式计算复杂度，并且在低的数据采样窗口数下可获得比特征分析法好的性能。 (3)提出一种基于改进的混沌寻优的DS／SS信号的PN码估计算法。该算法利用混沌载波的方法进行粗搜索，而求得一个近似最优解；然后通过简单的局部邻域搜索进行细搜索来获得全局最优解。该算法除了具有基于禁忌搜索的DS／SS信号的PN码估计的优良性能外，由于采用的是连续优化的思想，故在优化过程中需要计算的候选解的个数大大减少，比采用禁忌搜索来估计PN码的计算量大大减少。 (4)提出一种基于联姻策略的梯度并行遗传算法的DS／SS信号的PN码估
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