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801.
不完全数据最佳线性无偏估计方法 总被引:6,自引:5,他引:1
针对工程上存在大量不完全数据的情况,本文建立了不完全数据秩统计量的联合概率密度函数,给出不完全数据顺序统计量的均值、方差和协方差计算公式,提出不完全数据最佳线性无偏估计方法,并对正态分布、Weibull分布等位置-尺度分布进行了详细讨论。该方法能够充分开发利用试验数据中的不完全信息,从而提高不完全数据统计分析的精度。 相似文献
802.
针对以概率统计为基础信道估计收敛速度慢、状态估计存在非合理性的问题进行研究,提出了一种新的多用户检测方法.该算法以隐马尔可夫模型为基础,为了避免由于相邻状态序列后向概率相差很大而造成的信道估计发散,采用固定延迟的方法,利用锯齿延时的办法计算后向序列概率以减少计算复杂度.根据前后序列之间的相关性和最陡下降法,提出了解相关最小均方(DLMS)多用户上行复合信道的盲估计. 考虑到由于发射序列状态之间可能存在时序非继承性,而搜索与前向序列对应的具有最大转移概率的后续序列,给出了最大后验(MAP)多用户检测方法.计算机仿真实验表明,该算法提高了信道响应估计速度,具有全局收敛性和系统的稳定性. 相似文献
803.
陀螺静态漂移系数的两种估计方法 总被引:6,自引:0,他引:6
在分析了目前使用的AR(1)估计方法之不足后,提出了均值估计方法,以及这两种方法的改进型,即加权均值估计法和AR(p)法,计算结果表明,均值估计可以提高精度近40%,在导弹发射前的陀螺误差补偿中使用这一方法效果会更好。 相似文献
804.
无陀螺卫星姿态的二阶插值非线性滤波估计 总被引:2,自引:2,他引:2
采用四元数作为姿态描述参数,提出了一种确定无陀螺卫星姿态的新方法,即二阶插值非线性姿态估计算法,它能够利用星敏感器提供的矢量观测信息准确地估计三轴稳定卫星的姿态。这种姿态估计算法的实现非常简单,其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当,但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致。而且,在二阶插值非线性姿态估计算法中,不会遇到由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题。 相似文献
805.
一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用 总被引:10,自引:0,他引:10
本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。 相似文献
806.
基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原 总被引:11,自引:2,他引:11
提出了一种基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原新算法。为了有效地从湍流退化图像中估计出退化模型,在湍流点扩展函数的优化估计过程中合理地融合了有关湍流点扩展函数的一些基本的先验知识。首先,将点扩展函数的非负性和光滑性约束加入到目标函数中。再针对湍流点扩展函数的衰减性质,建立了一个具有非线性和空间各向异性的正则化函数,使其在重建点扩展函数时能适当地进行空间梯度平滑。由此通过迭代极小化目标函数来优化估计湍流点扩展函数值,进而恢复图像。对各种噪声条件下的湍流退化图像进行了恢复实验,实验结果表明本文算法具有较强的稳定性和抗噪能力。 相似文献
807.
SAR图像目标峰值特征提取与方位角估计方法研究 总被引:10,自引:1,他引:10
目标峰值特征是SAR图像目标识别的重要特征之一。峰值特征提取是SAR图像目标识别的一个重要步骤,为了由SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征.本文首先研究了SAR图像目标峰值特征提取方法,提出了一种“子像素”级精度的SAR图像目标峰值特征提取方法.并通过仿真实验分析了峰值位置、峰值幅度的估计精度。由于目标SAR图像或SAR图像特征矢量对目标方位角变化的敏感性,因此,为了提高SAR图像目标识别系统的分类效率,本文还研究了SAR图像目标方位角估计方法,提出了一种利用峰值特征基于线性回归的sAR目标方位角估计方法,和现有方法相比,该方法除了计算速度快,估计精度较高之外,还能在估计方位角的同时,给出该估计的置信区间,从而更好的满足SAR ATR的实际需要。文中通过对大量实测MSTAR SAR图像目标方位角的估计实验,验证了本文目标峰值特征提取及方位角估计方法的有效性。 相似文献
808.
合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量、降低图像的可判读性。本文提出的滤波方法,将通用小波阈值滤波方法和基于图像局域统计特性的滤波方法相结合。针对非平稳SAR图像的不同区域采用不同的方法调整小波系数,具有自适应能力。分析了噪声在小波变换域中的分布和统计特性,用高斯混合模型来对其进行描述。采用期望最大似然(EM)算法迭代出小波系数的分布参数。最后用贝叶斯估计得出真实图像的小波系数。在仿真实验中,将该方法与经典的局域统计方法以及通用的小波阈值去噪方法进行了比较。结果表明,本文的方法能对非平稳SAR图像进行更有效的滤波。 相似文献
809.
810.