基于MCMC 的混合α 稳定分布参数贝叶斯推理.pdf

西安理工大学学报 JournalofXi’anUniversityofTechnology(2012) 385
文章编号:10064710(2012)04038507
基于 MCMC的混合α稳定分布参数贝叶斯推理
陈亚军,刘丁,梁军利
(西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安 710048)
摘要:为解决非高斯信号较难描述这一难点问题,提出一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法的混合
α稳定分布参数的贝叶斯推理方法。构建了混合稳定分布分层的贝叶斯图模型,利用 Gibbs抽样
实现了混合权值和分配参数 z的估计,基于 Metropolis算法完成了每个分布元中 4个参数的估计。
仿真结果表明,该方法能够准确地估计出混合α稳定分布中的各个参数,具有很好的鲁棒性和灵
活性,可用于对非高斯信号或数据进行建模。
关键词:混合α稳定分布;马尔可夫链蒙特卡罗;Metropolis算法;Gibbs抽样;非高斯信号
中图分类号: 文献标志码:A
BayesianInferenceonParametersforMixturesofαStableDistributionsBasedon
MarkovChainMonteCarlo
CHENYajun,LIUDing,LIANGJunli
(FacultyofAutomationandInformationEngineering,Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an710048,China)
Abstract:TosolvethedifficultproblemofnonGaussiansignaldifficulttobedescribed,thispapersug
gestsamethodofBayesianinferenceonparameterformixturesofαstabledistributionsbasedonMarkov
is


uratelyestimatetheparametersofmixtureofαstabledistributions,
andithasgoodrobustnessandflexibility,wherebythemethodcanbeusedtoestablishthemodelfornon
Gaussiansignalordata.
Keywords:mixturesofαstabledistributions;MarkovChainMonteCarlo(MCMC);Metropolisalgo
rithm;Gibbssampling;nonGau