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Estimating the K-distribution parameters based on fractional negative moments

机译：基于分数负矩估计K分布参数

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Estimation quality of the K-distribution parameters can be improved using a low fractional moments. For noiseless situations and a single pulse processing, we resort in this communication to the fractional positive moments and the fractional negative moments of the received data to derive a new estimation method whose non linear estimates of the shape parameter are achieved using numerical computations. Regardless of these computational requirements, simulation comparison with the existing HOME (Higher Order Moment Estimator), FOME (Fractional Order Moment Estimator) and [zlog(z)] based estimator, show that the new estimator yields asymptotically lower MSE (Mean Square Error) of shape parameter estimates.
机译：使用低分数矩可以提高K分布参数的估计质量。对于无噪声情况和单脉冲处理，我们在这种通信中依靠接收数据的分数正矩和分数负矩来推导一种新的估计方法，其形状参数的非线性估计是使用数值计算实现的。无论这些计算要求如何，与现有HOME（高阶矩估算器），FOME（分数阶矩估算器）和基于[zlog（z）]的估算器进行的仿真比较均表明，新的估算器渐近地产生了较低的MSE（均方误差）形状参数估计值。

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