各种研究领域（包括无线定位方向）都会碰到参数估计的问题，这时常常会看到克拉美罗界 (Cramér–Rao bound) 这个东西。很多随机信号的书都会介绍什么是克拉美罗界，但初学者学起来往往很吃力，本文从直观上简单讨论一下克拉美罗界的各个方面。 什么是参数估计问题 　　假设一种最简单的情况： 　　　　一个物理量为，我们使用某种方式去观测它，观测值为，由于存在噪声，此时，为高斯噪声，。 这

各种研究领域（包括无线定位方向）都会碰到参数估计的问题，这时常常会看到克拉美罗界 (Cramér–Rao bound) 这个东西。很多随机信号的书都会介绍什么是克拉美罗界，但初学者学起来往往很吃力，本文从直观上简单讨论一下克拉美罗界的各个方面。 什么是参数估计问题 　　假设一种最简单的情况： 　　　　一个物理量为，我们使用某种方式去观测它，观测值为，由于存在噪声，此时，为高斯噪声，。

起因： 二郎最近在研究LBL（长基线）定位，大部分论文都提到了文中算法获得的方差接近CRB，所以自己的算法性能较好。于是二郎就想知道克拉美罗界是什么意思，以及能应用的场景。 经过： 1）查文档： 克拉美罗界：为无偏估计量的方差确定一个下界，衡量无偏估计的性能。 无偏估计：估计方法获得结果的平均值和真实值的差为0，这里通俗一点讲是，我用一种方法，获得一个结果，这个结果是在真实结果的附近波动，并