1.一种噪声增强最小化克拉美罗界的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)构建噪声增强非线性系统：

所述非线性系统包括三个部分：非线性系统输入信号、非线性系统和非线性系统输出信号；非线性系统输入信号x与参数θ密切相关，而θ的值由其概率密度函数pθ(θ)确定；给非线性系统输入信号x加入与之独立的加性噪声n，经过非线性系统后，获得噪声修正非线性系统输出信号y＝T(x+n)，其中T(·)表示非线性系统的传递函数；

2)建立噪声增强最小化克拉美罗界模型：

利用所述非线性系统输出信号y对输入参数θ进行估计后，可采用参数θ与其无偏估计量 的均方误差的下界对估计性能进行衡量，即克拉美罗界‑1

CRLB＝(JP+JD)                 (1)式其中JP和JD分别表示从参数θ和非线性系统输出信号y的分布中获得的信息:因为JP只与参数θ的分布相关而与加性噪声无关，因此使得克拉美罗界最小的加性噪声即为使得JD最大的加性噪声，即其中JD(pn(n))为给非线性系统输入信号x加入概率密度函数为pn(n)的加性噪声时对应的JD；

3)求解最小化克拉美罗界所需加性噪声：

由于给非线性系统输入信号x加入概率密度函数为pn(n)的加性噪声时对应的JD小于给非线性系统输入信号x加入常向量作为噪声时对应的最大的JD，即从而可将(4)式模型中多元函数的极值问题等价为(6)式中关于参数n的一元函数求极值问题，即意味着使得克拉美罗界最小的加性噪声为使得JD(n)最大的常向量；

4)噪声增强下所获得的最小克拉美罗界：

opt

给非线性系统输入信号x加入与之独立的常向量噪声n 后，再利用非线性系统输出信opt号y＝T(x+n )对输入参数θ进行估计，可获得参数θ与其无偏估计量 之间均方误差的克拉美罗界为opt ‑1

CRLB＝(JP+JD(n ))          (7)式。