基于经验贝叶斯方法处理未知信息分布的信号重构

本发明公开一种基于经验贝叶斯方法处理转移概率未知或者信号先验和转移概率均未知的信号重构。对于广义线性模型当中转移概率未知的问题，建立基于经验贝叶斯估计转移概率模型，从而获得广义线性模型的转移概率。根据估计出的转移概率以及状态更新方程，得到一个标量模型，可以建立一个基于经验贝叶斯估计先验的概率模型，从而获得未知信号的先验分布。对基于经验贝叶斯估计转移概率模型和基于经验贝叶斯估计先验的概率模型加入到算法当中，进行信号恢复。算法通过迭代计算，不断更新信号估计值，直至达到收敛条件，实现对原始信号的准确恢复。本发明通过经验贝叶斯估计解决转移概率未知或者信号先验和转移概率均未知下也能对信号进行重构。