基于MCC-PCKF的跟网型变流器时变虚拟惯量与状态估计

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作者 王渝红 王雪珂 +3 位作者 文玉玲 郑宗生 廖建权 刘咏玥 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第13期103-112,共10页

新能源接入下,非同步机的惯量估计对于应对系统有功功率扰动、保障系统稳定运行具有重要意义。针对新能源虚拟惯量的时变特性,建立跟网型新能源非同步机动态惯量与状态估计模型,采用混沌多项式卡尔曼滤波(PCKF)算法对电力系统的惯量参... 新能源接入下,非同步机的惯量估计对于应对系统有功功率扰动、保障系统稳定运行具有重要意义。针对新能源虚拟惯量的时变特性,建立跟网型新能源非同步机动态惯量与状态估计模型,采用混沌多项式卡尔曼滤波(PCKF)算法对电力系统的惯量参数及状态进行联合估计。在此基础上,考虑到异常噪声环境下PCKF算法精度下降、鲁棒性差等问题,采用最大熵原则,引入新的代价函数捕捉高阶统计量,提出一种基于最大熵准则-混沌多项式卡尔曼滤波(MCC-PCKF)的新能源非同步机时变虚拟惯量估计方法,有效提高了估计方法的鲁棒性与精确性。为验证所提方法的性能,对改进的IEEE 39节点系统进行算例分析,并与PCKF方法进行对比,验证了所提MCC-PCKF算法在异常噪声环境下时变惯量估计的鲁棒性与精确性。 展开更多

关键词 跟网型变流器 虚拟惯量 惯量估计 状态估计 最大熵准则 混沌多项式卡尔曼滤波

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采用广义混合最大相关熵准则扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计

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作者 巫春玲 赵玉冰 +3 位作者 耿莉敏 徐先峰 王溢波 陈昊 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第7期159-169,共11页

为了解决非高斯噪声环境下荷电状态(SOC)估计不准确以及鲁棒性差等问题,提出一种基于广义混合最大相关熵准则的扩展卡尔曼滤波(GMMCC-EKF)算法。该算法利用两个广义高斯函数构成的核函数得到广义混合熵,继承了广义高斯核的灵活性,并通... 为了解决非高斯噪声环境下荷电状态(SOC)估计不准确以及鲁棒性差等问题,提出一种基于广义混合最大相关熵准则的扩展卡尔曼滤波(GMMCC-EKF)算法。该算法利用两个广义高斯函数构成的核函数得到广义混合熵,继承了广义高斯核的灵活性,并通过统计线性化技术将状态误差和测量误差统一纳入代价函数,进而通过固定点迭代法获得非线性方程的最优估计,然后将广义混合最大相关熵准则与扩展卡尔曼滤波相结合,增强在非高斯噪声环境下的稳定性,提高对复杂数据处理的准确性。为了验证算法有效性,分别选用两种不同类型的锂离子电池,在动态应力测试(DST)工况及多种环境温度(10、25和40℃)的新欧洲驾驶循环(NEDC)工况下对电池进行SOC估计。实验结果表明,在25℃且均匀混合噪声环境下,对于1号电池,GMMCC-EKF算法的估计精度相对于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和传统最大相关熵扩展卡尔曼滤波算法(MCC-EKF)分别提高了90.1%和83.9%;对于2号电池,估计精度分别提高了72.4%和47.4%,并且在10、40℃环境下该算法仍展现出最优性能。对1号、2号电池在25℃且拉普拉斯混合噪声环境下进行SOC估计,GMMCC-EKF算法相对于其他两种算法的估计精度也有显著提高。在给定初始值错误的情况下,GMMCC-EKF算法能够快速地收敛到真实值。所提算法具有较高的估计精度、良好的适应性和鲁棒性,可为非高斯噪声环境下的SOC估计提供有效解决方案。 展开更多

关键词 荷电状态估计 广义混合最大相关熵准则 扩展卡尔曼滤波 非高斯噪声

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基于FFT-MCC分析的ICA(BSS)盲不确定性消除 被引量：8

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作者 焦卫东 杨世锡 +1 位作者 钱苏翔 严拱标 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期673-677,共5页

为了消除ICA(BSS)估计的幅值、相位及排序等盲不确定性,提出一种基于快速傅里叶变换与最大相关准则分析的ICA(BSS)估计源自适应校正方法。借助对原始传感观测及估计源的频谱分析,近似获得各本底源信号在观测信号中所占的比重———初始... 为了消除ICA(BSS)估计的幅值、相位及排序等盲不确定性,提出一种基于快速傅里叶变换与最大相关准则分析的ICA(BSS)估计源自适应校正方法。借助对原始传感观测及估计源的频谱分析,近似获得各本底源信号在观测信号中所占的比重———初始放大权值;基于最大相关准则优化调整ICA(BSS)估计源的相位,并对初始放大权值进行微调,从而消除ICA(BSS)估计的盲不确定性,实现源波形的恢复及其混合参数的估计。仿真试验结果证明了该方法的有效性,也表明它在复杂系统源识别或重建方面具有较大的应用潜力。 展开更多

关键词 盲源分离 独立分量分析 最大相关准则 源识别或重建

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基于相关熵的多视角低秩矩阵分解和多视角数据聚类中的约束图学习

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作者 杜元花 陈盼 +3 位作者 周楠 施开波 陈二阳 张远鹏 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期714-723,共10页

目前大多数的多视角聚类方法都集中在无监督的学习场景上,它们不能利用数据中的标签信息。此外,它们还无法处理可能存在于数据中的异常值。为了解决这些问题,提出了一种基于相关熵的多视角低秩矩阵分解(CMLMF)的多视角数据半监督聚类方... 目前大多数的多视角聚类方法都集中在无监督的学习场景上,它们不能利用数据中的标签信息。此外,它们还无法处理可能存在于数据中的异常值。为了解决这些问题,提出了一种基于相关熵的多视角低秩矩阵分解(CMLMF)的多视角数据半监督聚类方法。具体来说,采用一个约束矩阵引入标签信息,通过最大化相关熵准则来消除亲和矩阵和标签中异常值的影响。为了充分利用局部结构信息,还提出了一种基于相关熵的多视角约束图学习框架,自适应地提取隐藏在多视角数据中的局部结构。此外,提出了一种基于相关熵的多视角低秩矩阵分解(CMLMF)模型,该模型与自适应图学习框架相结合,以提取数据的全局重构信息。最后,设计了一种结合芬切尔共轭(FC)和块坐标更新(BCU)的有效优化算法来求解该模型。实验结果表明,与现有方法相比,CMLMF的准确性(ACC)、归一化互信息(NMI)和精度(Precision)有了很大的提高,其有效性得到验证。 展开更多

关键词 低秩矩阵分解 半监督学习(SSL) 多视角聚类 最大相关熵准则(mcc)

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基于最大相关熵准则的交通量统计特性

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作者 赵磊娜 张思诗 +2 位作者 白玉佳 张文轩 陈萱 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期149-155,共7页

为了探究交通量数据特性,提高交通量数据拟合的参数估计精度,基于最大相关熵准则提出了一种交通量数据拟合的参数估计方法.首先对交通量数据进行预处理,然后指定数据概率分布,再采用最大相关熵准则来估计模型参数,采用梯度上升法进行输... 为了探究交通量数据特性,提高交通量数据拟合的参数估计精度,基于最大相关熵准则提出了一种交通量数据拟合的参数估计方法.首先对交通量数据进行预处理,然后指定数据概率分布,再采用最大相关熵准则来估计模型参数,采用梯度上升法进行输出,得到概率分布参数估计值,并与传统最小二乘估计和最大似然估计进行结果比较.基于实测数据和假定的4个分布模型(正态分布、对数正态分布、韦布尔分布、瑞利分布)进行性能评估,研究表明:构建的基于最大相关熵准则方法拟合性能优于最小二乘估计和最大似然估计,4个分布模型综合评价指标分别为0.979 00、0.726 08、1.397 69和1.494 50,具有较强的准确性和可靠性. 展开更多

关键词 智能交通 参数估计方法 最大相关熵准则 数据拟合 统计特性

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基于MCC的鲁棒高阶CKF在组合导航中的应用 被引量：6

6

作者 卢航 郝顺义 +1 位作者 彭志颖 黄国荣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期257-264,共8页

针对高阶容积卡尔曼滤波器在非高斯噪声情况下滤波精度下降的问题,提出了一种新的基于Maximum Correntropy Criterion(MCC)的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。考虑到高阶容积规则可以较好地解决非线性问题,在高阶容积滤波的基础上,结合统... 针对高阶容积卡尔曼滤波器在非高斯噪声情况下滤波精度下降的问题,提出了一种新的基于Maximum Correntropy Criterion(MCC)的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。考虑到高阶容积规则可以较好地解决非线性问题,在高阶容积滤波的基础上,结合统计线性回归模型对量测更新过程进行重构,利用MCC估计算法实现状态的量测更新,同时解决了系统的非线性和非高斯问题。将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明,核宽的选取对算法的滤波性能有较大的影响,在高斯混合噪声条件下,所提算法相比传统高阶容积卡尔曼滤波算法具有更强的鲁棒性和更高的滤波精度。 展开更多

关键词 组合导航 非高斯噪声 鲁棒滤波 mcc估计、

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采用改进最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量：3

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作者 巫春玲 赵玉冰 +2 位作者 马耀 张湧 孟锦豪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期52-64,共13页

针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大... 针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大相关熵准则(MCC)相结合,定义了一种新的代价权函数作为优化准则,通过优化噪声最小协方差矩阵来减小滤波误差,保证长时间滤波的收敛性和稳定性;再与自适应迭代容积卡尔曼滤波(AICKF)算法相结合,对过程噪声协方差和测量噪声协方差进行更新来提高估计的准确性和鲁棒性。基于两种电池数据,在非高斯噪声干扰下,运用所提算法对电池SOC进行估计,仿真结果表明:与容积卡尔曼滤波(CKF)算法和最大相关熵容积卡尔曼滤波(IMCC-CKF)算法相比,IMCC-AICKF算法对荷电状态估计的最大绝对误差、平均绝对误差和均方根误差都是最小的,且平均绝对误差和均方根误差均小于1%;在给定初始值错误的情况下,IMCC-AICKF算法可以准确收敛到真实值,具有较好的鲁棒性。所提算法在非高斯噪声下能实现更准确的估计,是一种估计精度高且鲁棒性好的SOC估计方法。 展开更多

关键词 荷电状态估计 最大相关熵准则 容积卡尔曼滤波 非高斯噪声 鲁棒性

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基于多源信息融合的巡检机器人定位系统 被引量：3

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作者 许永跃 苏金辉 +3 位作者 陈鹏河 戴理想 陈夕松 苏金亚 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期58-62,共5页

巡检机器人的高精度位置信息对于机器人巡检管理至关重要,在GPS拒止环境下,惯性测量单元(IMU)和超宽带(UWB)定位是常用的组合定位策略。然而,UWB在复杂环境中易受到非视距影响等产生异常值,严重影响经典非线性卡尔曼滤波的性能。本文基... 巡检机器人的高精度位置信息对于机器人巡检管理至关重要,在GPS拒止环境下,惯性测量单元(IMU)和超宽带(UWB)定位是常用的组合定位策略。然而,UWB在复杂环境中易受到非视距影响等产生异常值,严重影响经典非线性卡尔曼滤波的性能。本文基于最大相关性准则(MCC),改进扩展卡尔曼滤波(EKF)及无迹卡尔曼滤波(UKF)提高定位算法面对UWB测量异常值时的鲁棒性和精度。最后,搭建巡检机器人的定位系统验证平台。实验结果表明:所提出的算法能够提高IMU⁃UWB融合定位的精度以及鲁棒性,改进后的最大相关熵EKF(MCEKF)和MCUKF精度分别提升2.9%和5.6%。 展开更多

关键词 传感器融合 卡尔曼滤波 最大相关准则 巡检机器人 超宽带定位

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基于二维最大相关准则的图像阈值分割 被引量：20

9

作者 陈修桥 胡以华 黄友锐 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期397-400,共4页

提出了基于二维最大相关准则的自动阈值图像分割算法.该方法根据图像的二维直方图中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值,能够实现比传统最大相关准则更强的抗噪声能力.同时将遗传算法用于对二维最大相关准则阈值分割的优化,试验结果... 提出了基于二维最大相关准则的自动阈值图像分割算法.该方法根据图像的二维直方图中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值,能够实现比传统最大相关准则更强的抗噪声能力.同时将遗传算法用于对二维最大相关准则阈值分割的优化,试验结果表明该算法可以实现快速、准确图像分割. 展开更多

关键词 图像处理 阈值分割 最大相关准则 遗传算法

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二维最大相关准则图像阈值分割递推算法 被引量：5

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作者 陈修桥 胡以华 +1 位作者 黄友锐 李军梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第32期91-93,共3页

提出了基于二维直方图的最大相关准则自动阈值图像分割算法。该算法根据图像中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值。基于二维最大相关准则的阈值分割算法具有较强的抗噪声能力,能够实现准确分割。在实际应用中,为了加快二维最大相关... 提出了基于二维直方图的最大相关准则自动阈值图像分割算法。该算法根据图像中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值。基于二维最大相关准则的阈值分割算法具有较强的抗噪声能力,能够实现准确分割。在实际应用中,为了加快二维最大相关准则阈值分割的计算速度,减少重复计算,推导了该算法的快速递推公式。递推算法节省了计算时间,使算法具有更强的实用价值。通过对低对比度、低信噪比的遥感红外图像进行试验,结果表明二维最大相关准则图像阈值分割算法具有良好的分割效果,其递推算法使其计算速度提高了近30倍。 展开更多

关键词 图像分割 阈值 直方图 最大相关准则

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雷达高分辨距离像自动目标识别方法的改进 被引量：12

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作者 陈凤 杜兰 +1 位作者 保铮 刘宏伟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期1450-1454,共5页

在雷达自动目标识别中,广泛利用基于散射点模型的高分辨距离像(HRRP),并取得较好的识别效果。由于散射点具有一些特点,且距离单元内的散射点的情况有时比较复杂,从而使高分辨距离像出现一些异常,导致识别发生误判。该文针对发生的问题,... 在雷达自动目标识别中,广泛利用基于散射点模型的高分辨距离像(HRRP),并取得较好的识别效果。由于散射点具有一些特点,且距离单元内的散射点的情况有时比较复杂,从而使高分辨距离像出现一些异常,导致识别发生误判。该文针对发生的问题,主要讨论了飞机类目标对偏航、俯仰、侧摆三维姿态角变化的敏感性、飞机类目标在正侧视附近的特点以及测试样本的“相干峰”现象,并提出了相应的改进措施。仿真数据的识别试验结果表明该文提出的改进措施可以有效地提高识别性能。 展开更多

关键词 高分辨距离像 雷达自动目标识别 最大相关系数模板匹配法 自适应高斯分类器

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基于最大相关熵准则的网络流量预测 被引量：5

12

作者 曲桦 马文涛 +1 位作者 赵季红 王涛 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期1-7,共7页

为提高网络流量预测的精度，针对网络流量的非线性特征提出了一种基于新的误差评价准则——最大相关熵准则（MCC）的网络流量预测方法。该方法使用MCC对Elman神经网络进行训练。该评价准则是基于新的相似度函数——广义相关熵（corrent... 为提高网络流量预测的精度，针对网络流量的非线性特征提出了一种基于新的误差评价准则——最大相关熵准则（MCC）的网络流量预测方法。该方法使用MCC对Elman神经网络进行训练。该评价准则是基于新的相似度函数——广义相关熵（corrent．ropy）函数的概念建立的，此相似度函数以误差概率密度函数的Parzen窗估计和瑞利熵为基础。同时结合MCC和最小均方误差（MMSE）准则提出了一种混合的评价准则MCC-MMSE。针对网络流量的非线性、非高斯性、突变性等特性，分别以MCC、MCC-MMSE准则进行了Elman神经网络的训练，使用训练好的神经网络进行网络流量预测，仿真结果表明预测结果的精度优于以MMSE为准则的Elman神经网络的预测结果。 展开更多

关键词 最大相关熵准则(mcc) 最小均方误差(MMSE) Elman神经网络 网络流量 预测

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基于最大似然的分布式多视角目标跟踪算法 被引量：4

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作者 冯巍 杨成 +1 位作者 胡波 冯辉 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期16-23,共8页

针对多摄像机视频跟踪的应用场景,提出了一种具有分布式计算特点的目标跟踪算法。该算法首先利用最大似然准则对多视角目标跟踪问题进行建模,并对似然函数进行分解,最后借助消息传递机制高效求解出跟踪目标在各个摄像机视野中位置的估计... 针对多摄像机视频跟踪的应用场景,提出了一种具有分布式计算特点的目标跟踪算法。该算法首先利用最大似然准则对多视角目标跟踪问题进行建模,并对似然函数进行分解,最后借助消息传递机制高效求解出跟踪目标在各个摄像机视野中位置的估计值,而不再需要将图像数据传输到中央处理单元进行集中式处理。同时,通过融合多个视角的图像信息,有效地抑制了遮挡现象给跟踪结果造成的影响。定性和定量实验均证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 分布式多视角目标跟踪 最大似然准则 消息传递机制 归一化互相关

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脉冲噪声环境下基于相关熵的多径TDOA估计算法 被引量：3

14

作者 李森 王基福 林彬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期289-295,共7页

为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径T... 为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径TDOA估计算法。仿真实验结果表明该文所提出的算法在强脉冲噪声和低信噪比的环境下都具有很好的估计性能,并且算法中参数的选取不依赖于脉冲噪声的先验信息。 展开更多

关键词 多径TDOA估计 期望最大化算法 α-稳定分布 最大相关熵准则

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基于最大模糊相关准则的图像快速分割 被引量：2

15

作者 高潮 聂方彦 郭永彩 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期105-110,共6页

根据数字图像本质上具有模糊的特性,分析了传统模糊熵阈值方法的缺陷,提出了最大模糊相关准则快速阈值分割方法。首先应用模糊隶属度函数把数字图像转换到模糊域,然后根据相关的定义计算图像直方图目标与背景的模糊相关总量,并依据最大... 根据数字图像本质上具有模糊的特性,分析了传统模糊熵阈值方法的缺陷,提出了最大模糊相关准则快速阈值分割方法。首先应用模糊隶属度函数把数字图像转换到模糊域,然后根据相关的定义计算图像直方图目标与背景的模糊相关总量,并依据最大模糊相关准则自动选取最佳阈值。另外,为了缩短最佳阈值获取时间,应用差分演化算法对模糊隶属度函数参数进行寻优。最后在真实图像上与其它几种典型的阈值法进行了对比实验,实验表明所提方法能获得较好的分割结果,满足实时性需求。 展开更多

关键词 图像分割 阈值分割 最大模糊相关准则 差分演化

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冲激噪声环境下基于最大相关熵准则的双基地MIMO雷达目标参数联合估计算法 被引量：2

16

作者 李丽 邱天爽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期3189-3196,共8页

该文采用最大相关熵准则(MCC)对平行因子分析算法中基于三线性最小二乘(TALS)迭代准则的目标函数进行了修正,推导出适用于脉冲噪声环境的韧性平行因子分析(PARAllel FACtor,PARAFAC)算法(MCC-PARAFAC算法),并将该方法应用于双基地MIMO... 该文采用最大相关熵准则(MCC)对平行因子分析算法中基于三线性最小二乘(TALS)迭代准则的目标函数进行了修正,推导出适用于脉冲噪声环境的韧性平行因子分析(PARAllel FACtor,PARAFAC)算法(MCC-PARAFAC算法),并将该方法应用于双基地MIMO雷达系统目标参数估计中。MCC-PARAFAC算法能够抑制脉冲噪声的影响,具有较好的估计性能,并且能够实现自动配对。仿真实验验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 双基地MIMO雷达 参数估计 最大相关熵准则 平行因子分析 冲激噪声

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地标自主导航的高精度地标库建立方法 被引量：3

17

作者 杨博 张典律 赵晓涛 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期1-9,共9页

利用地标信息的卫星自主导航方法是通过星载光学摄像机实时拍摄地标景象来计算卫星的位置、速度等参数,具有完全自主的特点,并且适用范围广泛,可用于能够周期性获得地面图像的航天器,但受到地标选取方法以及地标库建立策略的制约,影响... 利用地标信息的卫星自主导航方法是通过星载光学摄像机实时拍摄地标景象来计算卫星的位置、速度等参数,具有完全自主的特点,并且适用范围广泛,可用于能够周期性获得地面图像的航天器,但受到地标选取方法以及地标库建立策略的制约,影响到导航精度,阻碍了推广使用。针对上述问题,提出了建立全局及高性能的地标库,即采用全球地标控制点选取的原则选取性能优良的全球地标样本,并自动生成全局地标库。通过计算机仿真验证了该方法的有效性,结果表明,使用全球地标控制点选取地标样本,并自动生成全局地标库,可以快速而准确地为航天器进行高精度的自主导航,导航位置误差约为99 m,速度误差约为0.08 m/s。 展开更多

关键词 卫星自主导航 地标导航 地标库 灰度场特征参数 最大相关系数(mcc)法

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基于改进二维保局投影算法的人脸识别 被引量：2

18

作者 龚劬 马家军 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第9期252-256,共5页

传统的二维保局投影(2DLPP)算法未考虑样本邻域间局部信息,并且所提取的特征矩阵分量间存在相关性。针对该问题,提出基于大间距准则的最小相关性监督2DLPP算法。引入类间局部散度矩阵和类内局部散度矩阵,最大化带权的散度矩阵迹差,以增... 传统的二维保局投影(2DLPP)算法未考虑样本邻域间局部信息,并且所提取的特征矩阵分量间存在相关性。针对该问题,提出基于大间距准则的最小相关性监督2DLPP算法。引入类间局部散度矩阵和类内局部散度矩阵,最大化带权的散度矩阵迹差,以增大样本类间散度,减小样本类内散度,从而更好地刻画数据的流形结构。计算所提取特征矩阵各分量间的协方差矩阵,通过最小相关性分析,减少特征信息的冗余。在Yale和ORL人脸库上进行仿真实验,结果显示,当训练样本数为5时,该算法的最高识别率分别为92.5%和96.2%,与传统2DLPP算法、二维主成分分析法、二维线性判别分析法和二维大间距准则法相比,识别率均有所提高。同时对不同训练样本数下识别率均值和方差进行分析,验证了算法的稳定性。 展开更多

关键词 流形学习 最大间距准则 散度矩阵 二维保局投影 最小相关性 人脸识别

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基于广义最大相关熵准则的宽度学习系统

19

作者 赵海全 陆鑫 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第11期1957-1963,共7页

宽度学习系统(broad learning system,BLS)是近几年提出的一种新型判别学习方法,具有结构简单,训练快速的特点,在各种回归和分类问题上得到广泛应用。然而标准的BLS是在最小均方误差(MMSE)准则下推导出来的,对异常值的存在十分敏感,这... 宽度学习系统(broad learning system,BLS)是近几年提出的一种新型判别学习方法,具有结构简单,训练快速的特点,在各种回归和分类问题上得到广泛应用。然而标准的BLS是在最小均方误差(MMSE)准则下推导出来的,对异常值的存在十分敏感,这无疑降低了系统的准确性。为了提高BLS的鲁棒性,有学者提出了最大相关熵准则(MCC)的BLS(C-BLS)。相对于最小均方误差准则,最大相关熵准则包含了更多的高阶误差信息,所以C-BLS对异常值具有良好的鲁棒性。但考虑到相关熵中默认的核函数固定为高斯核,这并不适用于绝大多数情况。本文中引入了以广义高斯密度(GGD)函数作为核函数的广义相关熵,并将广义最大相关熵准则(GMCC)应用于BLS,提出了新的鲁棒算法(GC-BLS)。相较于高斯核函数,广义高斯密度函数更为灵活,高斯核可以看作它的一个特例,在选取适当参数时,GC-BLS将退化为C-BLS,这使得新算法至少能获得与C-BLS算法相当的性能。实验中以均方根误差作为标准,在回归数据集与时间序列数据集上对新算法进行检验,在绝大多数情况下,GC-BLS都能取得相较于其他算法更小的均方根误差。实验表明,该算法是非常稳定的。仿真结果验证了理论上的期望,并验证了新算法的性能。 展开更多

关键词 宽度学习系统(BLS) 最大相关熵准则(mcc) 广义最大相关熵准则(Gmcc) 回归任务

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近海工程高分辨率地震探测静校正技术 被引量：2

20

作者 钱丽萍 刘保华 王揆洋 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期526-531,共6页

静校正的好坏是直接影响地震资料叠加效果的关键因素之一。陆地地震勘探比较重视静校正问题 ,而海上地震勘探的静校正问题未引起足够的重视。实际上海浪引起的电缆起伏对地震记录所产生的时移 ,也是不能忽视的。本文以叠加能量最大准则... 静校正的好坏是直接影响地震资料叠加效果的关键因素之一。陆地地震勘探比较重视静校正问题 ,而海上地震勘探的静校正问题未引起足够的重视。实际上海浪引起的电缆起伏对地震记录所产生的时移 ,也是不能忽视的。本文以叠加能量最大准则和相关技术为基础 ,提出了一套对海上地震资料进行静校正的方法。理论模型试算表明 ,当浪高为 0 .3m时 ,就达不到近海工程高分辩率地震勘探的要求。为此 ,本文提出三种静校正方案 ,可以消除海浪的影响 ,此法是提高海上地震勘探分辨率的有效方法。 展开更多

关键词 静校正技术 海上地震勘探 地震探测 地震资料 海浪 近海工程 高分辩率 实际 最大 要求

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