提出了一种采用结构总体最小二乘(Structured total least squares,STLS)进行卫星惯量矩阵在轨估计的方法,与当前估计方法相比,该方法在考虑敏感器测量噪声时能获得一致估计。首先由动量守恒定律得到估计方程,针对该方程的特点定义了惯...提出了一种采用结构总体最小二乘(Structured total least squares,STLS)进行卫星惯量矩阵在轨估计的方法,与当前估计方法相比,该方法在考虑敏感器测量噪声时能获得一致估计。首先由动量守恒定律得到估计方程,针对该方程的特点定义了惯量矩阵的STLS估计,并使用结构总体最小范数(Structured total least norm,STLN)算法进行求解。证明了当噪声为高斯分布时该STLS估计为极大似然估计,给出了该STLS估计具有一致性的充分条件,仿真结果验证了文章所提估计方法的有效性。展开更多
Levenberg-Marquard(tLM)算法与最小二乘(Least Square,LS)方法关系密切,标度总体最小二乘(Scaled Total Least Square,STLS)是最小二乘,数据最小二乘(Data Least Square,DLS)与总体最小二乘(Total Least Square,TLS)的统一与推广,但是...Levenberg-Marquard(tLM)算法与最小二乘(Least Square,LS)方法关系密切,标度总体最小二乘(Scaled Total Least Square,STLS)是最小二乘,数据最小二乘(Data Least Square,DLS)与总体最小二乘(Total Least Square,TLS)的统一与推广,但是它与LM算法的关系尚不清楚。给出了一种求STLS解的算法及其子空间解释与拓扑解释,利用矩阵分解揭示了LM算法与STLS的密切关系,结果表明:阻尼因子使得LS解转变为STLS解;噪声子空间的剔除与系数矩阵条件数的控制保证了LM算法的稳健性与收敛速度;STLS的鲁棒性保障了LM算法处理过参数化问题的能力。展开更多
文摘提出了一种采用结构总体最小二乘(Structured total least squares,STLS)进行卫星惯量矩阵在轨估计的方法,与当前估计方法相比,该方法在考虑敏感器测量噪声时能获得一致估计。首先由动量守恒定律得到估计方程,针对该方程的特点定义了惯量矩阵的STLS估计,并使用结构总体最小范数(Structured total least norm,STLN)算法进行求解。证明了当噪声为高斯分布时该STLS估计为极大似然估计,给出了该STLS估计具有一致性的充分条件,仿真结果验证了文章所提估计方法的有效性。
文摘Levenberg-Marquard(tLM)算法与最小二乘(Least Square,LS)方法关系密切,标度总体最小二乘(Scaled Total Least Square,STLS)是最小二乘,数据最小二乘(Data Least Square,DLS)与总体最小二乘(Total Least Square,TLS)的统一与推广,但是它与LM算法的关系尚不清楚。给出了一种求STLS解的算法及其子空间解释与拓扑解释,利用矩阵分解揭示了LM算法与STLS的密切关系,结果表明:阻尼因子使得LS解转变为STLS解;噪声子空间的剔除与系数矩阵条件数的控制保证了LM算法的稳健性与收敛速度;STLS的鲁棒性保障了LM算法处理过参数化问题的能力。
